将与不同值关联的重复条目转换为包含这些值列表的条目？ [复制]答案

【问题标题】：Turn repeat entries associated with different values into one entry with list of those values? [duplicate]将与不同值关联的重复条目转换为包含这些值列表的条目？ [复制]
【发布时间】：2019-12-11 10:16:33
【问题描述】：

我不知道如何命名。

假设以下 Pandas DataFrame：

    Student ID      Class   
1   John    99124   Biology
2   John    99124   History
3   John    99124   Geometry
4   Sarah   74323   Physics
5   Sarah   74323   Geography
6   Sarah   74323   Algebra
7   Alex    80045   Trigonometry
8   Alex    80045   Economics
9   Alex    80045   French

我想通过创建每个学生正在学习的课程列表来减少此 DataFrame 中的行数，然后将其放入“课程”列。这是我想要的输出：

    Student ID      Class
1   John    99124   ["Biology","History","Geometry"]
2   Sarah   74323   ["Physics","Geography","Algebra"]
3   Alex    80045   ["Trigonometry","Economics","French"]

我正在使用一个大型 DataFrame，它的组织不如这个例子好。任何帮助表示赞赏。

【问题讨论】：

我不确定列表是否真的是理想的解决方案。将对象存储在 DataFrame 中只会为将来的大多数操作造成障碍。例如，检查哪些学生参加了Biology 不再是微不足道的事情，或者至少在没有性能低得多的方法的情况下并非如此。
@ALollz 你推荐另一种方法吗？
这取决于你最终需要什么样的操作。具有每行都是唯一键的长格式（如上所示）可能很有用并且很灵活。 pivot 不难，或者从那里得到假人，这可能更适合其他事情。

标签： python pandas

【解决方案1】：

您需要在Student 和ID 上使用groupby，然后使用agg。

df.groupby(['Student', 'ID'], as_index=False).agg({'Class': list})

输出：

  Student     ID                              Class
0    Alex  80045  [Trigonometry, Economics, French]
1    John  99124       [Biology, History, Geometry]
2   Sarah  74323      [Physics, Geography, Algebra]

【讨论】：

为我工作，感谢您快速准确的回复。

【解决方案2】：

df.groupby('ID')['Class'].apply(list)

【讨论】：

【解决方案3】：

让我们看看，使用一些帮助 Apply multiple functions to multiple groupby columns

你可以写类似的东西

df= df.groupby('student').agg({'id':'max', 'Class': lambda x: x.tolist()})

希望对你有帮助，朱利奥

【讨论】：

【解决方案4】：

尝试如下

df.groupby(['Student', 'ID'],as_index=False).agg(lambda x:','.join('"'+x+'"'))

【讨论】：