如何在连接字符串值时旋转 pandas DataFrame？答案

【问题标题】：How do I pivot a pandas DataFrame while concatenating string values?如何在连接字符串值时旋转 pandas DataFrame？
【发布时间】：2021-09-24 08:02:06
【问题描述】：

这里有很多来自 VBA 的坏习惯的 Python 新手。我已经设计了一种漫长而复杂的方法来实现我所需要的，但我确信有一种更好的 Pythonic 方法可以做到这一点，并且非常感谢一些指针。基本上，我有一个像这样的表（只是更大，>5000 行，我已经从 csv 文件导入到 pandas DataFrame）：

我想最终得到一个连接销售员姓名并汇总销售数据的旋转 DataFrame，如下所示：

（由于我不需要进入的原因，我更喜欢那些以列表形式连接的名称，因此是括号。）

在我的一生中，我无法在 pandas 中找到一种简单的方法来做到这一点。（我什至应该使用 pandas 吗？）我会省去你想出的荒谬代码（除非有人真的想看它，笑一笑），但基本上我最终创建了各种列表并遍历它们（就像我会在 VBA 数组中）把我想要的东西放在一起......不要问。

我可以轻松地做这样的事情

df_pivot = pd.pivot_table(df,index=['City'],values=['Sales'],aggfunc=np.sum)

获取第 1 列和第 3 列，但不知道如何以 Python 方式获取第 2 列。这样做的明智方法是什么？谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe pivot-table

【解决方案1】：

将GroupBy.agg 与命名聚合一起使用：

df.groupby('City').agg(Names = ('Salesman', list), Sum_Sales=('Sales', 'sum'))

或者：

df.groupby('City').agg(**{'Names': ('Salesman', list), 'Sum of Sales':('Sales', 'sum')})

【讨论】：

@Erfan - 谢谢。

【解决方案2】：

将groupby 与agg 一起使用：

df.groupby('City').agg({'Salesman': list, 'Sales': sum})

或者用列名：

df.groupby('City').agg({'Salesman': list, 'Sales': sum})
                  .rename({'Salesman': 'Names', 'Sales': 'Sum of Sales'}, axis=1)

【讨论】：