Python数据框将点击路径行转为列

Question

我有一个如下所示的 Python Pandas 数据框：

df = pd.DataFrame({'id':[1, 1, 1, 2, 2], 'm':['email', 'organic', 'cpc', 'cpc', 'direct']})
print df
   id        m
0   1    email
1   1  organic
2   1      cpc
3   2      cpc
4   2   direct

改造后，我想得到

df_transformed = pd.DataFrame({'id':[1,2], 'path' :['p1-p3-p2', 'p2-p1']})
print df_transformed
   id      path
0   1  p1-p3-p2
1   2     p2-p1

请注意，每个 id 的页面路径长度可能不同。

我怎么能得到这个？谢谢。

Answer 1

我不知道，你到底是做什么的。

所以，我尝试了更多的组合：

1.输入“p”

从您的答案的修订中，我得到：
d = {'id':[1, 1, 1, 2, 2], 'path':['p1', 'p3', 'p2', 'p2', 'p1']}

那么代码是：

import numpy as np
import pandas as pd

d = {'id':[1, 1, 1, 2, 2], 'path':['p1', 'p3', 'p2', 'p2', 'p1']}
o = pd.DataFrame({'id':[1,2], 'path' :['p1-p3-p2', 'p2-p1']})

df = pd.DataFrame(d)
print df
print o

df = df.groupby('id').agg({'path': lambda x: '-'.join(x)})
print df

        path
id
1   p1-p3-p2
2      p2-p1

2.输出“m个单词”

意思是：

o = pd.DataFrame({'id':[1,2], 'm' :['email-organic-cpc', 'cpc-direct']})

那么代码是：

import numpy as np
import pandas as pd

d = {'id':[1, 1, 1, 2, 2], 'm':['email', 'organic', 'cpc', 'cpc', 'direct']}
o = pd.DataFrame({'id':[1,2], 'm' :['email-organic-cpc', 'cpc-direct']})

df = pd.DataFrame(d)

print df
print o

df = df.groupby('id').agg({'m': lambda x: '-'.join(x)})
print df

                    m
id
1   email-organic-cpc
2          cpc-direct

3。重新映射 - 从“m”到“p”

（我必须将最后一项 direct 更改为 email，因为重新映射会出错）

import numpy as np
import pandas as pd

d = {'id':[1, 1, 1, 2, 2], 'm':['email', 'organic', 'cpc', 'cpc', 'email']}
o = pd.DataFrame({'id':[1,2], 'path' :['p1-p3-p2', 'p2-p1']})

dictionary = {'email': 'p1', 'cpc': 'p2', 'organic': 'p3'}

df = pd.DataFrame(d)
print df
df = df.replace({'m': dictionary})
df = df.rename(columns = { 'm':'path'})

print df
print o

df = df.groupby('id').agg({'path': lambda x: '-'.join(x)})
print df

        path
id
1   p1-p3-p2
2      p2-p1