加入相似的 OrderID 并聚合购买项目 Pandas/DataFrame

【问题标题】：Join Similar OrderID and Aggregate Purchase Item Pandas/DataFrame加入相似的 OrderID 并聚合购买项目 Pandas/DataFrame
【发布时间】：2020-02-28 09:25:15
【问题描述】：

最近在学习 Pandas。我的问题是我有一个由“OrderID”和“Purchase Item”组成的DataFrame 我希望它 GroupBy OrderID 并将 PurchasedItem 与 OrderID 一起加入一列。

dupRow_1['Grouped'] = dupRow_1.groupby('Order ID')['Product'].transform(lambda x: ','.join(x))

使用了上面的代码，但出现长度不匹配错误： “长度不匹配：预期轴有 15004 个元素，新值有 15549 个元素”

知道我该怎么做吗？谢谢。

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【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas jupyter-notebook

【解决方案1】：

我认为Order ID 列中存在缺失值，因此groupby 排除了行。因此，您可以将它们替换为数据中不存在的某个值，例如missing:

dupRow_1 = pd.DataFrame({
        'Product':list('abcdef'),
         'Order ID':[np.nan,5,4,5,5,np.nan],

})
dupRow_1['Grouped'] = (dupRow_1['Product'].groupby(dupRow_1['Order ID'].fillna('missing'))
                                          .transform(lambda x: ','.join(x)))

print (dupRow_1)
  Product  Order ID Grouped
0       a       NaN     a,f
1       b       5.0   b,d,e
2       c       4.0       c
3       d       5.0   b,d,e
4       e       5.0   b,d,e
5       f       NaN     a,f

【讨论】：

那行得通。我相信 FillNA('missing') 完成了这项工作。我没有考虑数据中是否可能存在NA。谢谢。