Pandas groupby() 合并不同的字符串列表答案

【问题标题】：Pandas groupby() merge different lists of stringsPandas groupby() 合并不同的字符串列表
【发布时间】：2021-02-05 14:00:53
【问题描述】：

我有以下数据框。

我正在尝试通过列表的串联，根据水果的描述进行分组。我应该得到：

Fruit	Description
Apple	["red", "big", "round", "greenish"]
Banana	["yellow", "long", "elongated, twisted"]
Peach	["round"]

我遵循了此处提供的解决方案：pandas groupby and join lists:

df = df.groupby('Fruit', as_index=False).agg(Description =('Description', 'sum'))

但我得到的是相互关联的列表：

Fruit	Description
Apple	["red", "big"]["round", "greenish"]
Banana	["yellow", "long"]["elongated, twisted"]
Peach	["round"]

有人有解决办法吗？谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

那是因为您的 Description 列是字符串。您可以去掉[] 并求和：

 '[' + df['Description'].str[1:-1].groupby(df['Fruit']).agg(', '.join) + ']'

【讨论】：

【解决方案2】：

为了保持你的列表格式，我建议在你之前运行一个命令：

import json
df['Description'] = df['Description'].apply(json.loads)
df = df.groupby('Fruit', as_index=False).agg(Description =('Description', 'sum'))

这样，Description 列中的值将是实际列表，而不是字符串。

【讨论】：