如何使用 pandas groupby 聚合、组合数据框

Question

我有一个数据框df 和一个列df['table']，这样df['table'] 中的每个项目都是另一个具有相同标题/列数的数据框。我想知道是否有办法像这样处理groupby：

原始数据框：

name    table
Bob     Pandas df1
Joe     Pandas df2
Bob     Pandas df3
Bob     Pandas df4
Emily   Pandas df5

分组后：

name    table
Bob     Pandas df containing the appended df1, df3, and df4
Joe     Pandas df2
Emily   Pandas df5

我发现这段代码 sn-p 可以对数据帧中的字符串执行 groupby 和 lambda，但无法弄清楚如何将整个数据帧附加到 groupby。

df['table'] = df.groupby(['name'])['table'].transform(lambda x : ' '.join(x)) 

我也尝试过df['table'] = df.groupby(['name'])['HTML'].apply(list)，但这给了我一个df['table']，而不是所有NaN。

感谢您的帮助！！

Answer 1

• 给定 3 个数据帧

import pandas as pd

dfa = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
dfb = pd.DataFrame({'a': ['a', 'b', 'c']})
dfc = pd.DataFrame({'a': ['pie', 'steak', 'milk']})

• 给定另一个数据框，列中有数据框

df = pd.DataFrame({'name': ['Bob', 'Joe', 'Bob', 'Bob', 'Emily'], 'table': [dfa, dfa, dfb, dfc, dfb]})

# print the type for the first value in the table column, to confirm it's a dataframe
print(type(df.loc[0, 'table']))
[out]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

• 每组数据帧，可以通过使用.groupby 并为每个组聚合一个list，并将list 中的数据帧与pd.concat 组合成一个数据帧

# if there is only one column, or if there are multiple columns of dataframes to aggregate
dfg = df.groupby('name').agg(lambda x: pd.concat(list(x)).reset_index(drop=True))

# display(dfg.loc['Bob', 'table'])
       a
0      1
1      2
2      3
3      a
4      b
5      c
6    pie
7  steak
8   milk

# to specify a single column, or specify multiple columns, from many columns
dfg = df.groupby('name')[['table']].agg(lambda x: pd.concat(list(x)).reset_index(drop=True))

不重复

• 最初，我将此问题标记为与How to group dataframe rows into list in pandas groupby 重复，认为数据帧可以聚合成list，然后与pd.concat 结合。

df.groupby('name')['table'].apply(list)
df.groupby('name').agg(list)
df.groupby('name')['table'].agg(list)
df.groupby('name').agg({'table': list})
df.groupby('name').agg(lambda x: list(x))

• 但是，当有dataframes 需要聚合时，这些都会导致StopIteration 错误。

Answer 2

这里让我们创建一个以数据框为列的数据框：

首先，我从三个数据框开始：

import pandas as pd

#creating dataframes that we will assign to Bob and Joe, notice b's and j':

df1 = pd.DataFrame({'var1':[12, 34, -4, None], 'letter':['b1', 'b2', 'b3', 'b4']})
df2 = pd.DataFrame({'var1':[1, 23, 44, 0], 'letter':['j1', 'j2', 'j3', 'j4']})
df3 = pd.DataFrame({'var1':[22, -3, 7, 78], 'letter':['b5', 'b6', 'b7', 'b8']})

#lets make a list of dictionaries:
list_of_dfs = [
    {'name':'Bob' ,'table':df1},
    {'name':'Joe' ,'table':df2},
    {'name':'Bob' ,'table':df3}
]

#constuct the main dataframe:
original_df = pd.DataFrame(list_of_dfs)
print(original_df)

original_df.shape #shows (3, 2)

现在我们已经创建了原始数据框作为输入，我们将生成生成的新数据框。为此，我们使用 groupby()、agg() 和 pd.concat()。我们还重置了索引。

new_df = original_df.groupby('name')['table'].agg(lambda series: pd.concat(series.tolist())).reset_index()
print(new_df)

#check that Bob's table is now a concatenated table of df1 and df3:
new_df[new_df['name']=='Bob']['table'][0]

最后一行代码的输出是：

    var1    letter
0   12.0    b1
1   34.0    b2
2   -4.0    b3
3    NaN    b4
0   22.0    b5
1   -3.0    b6
2    7.0    b7
3   78.0    b8