Pandas 连接来自不同行的值答案

【问题标题】：Pandas Concatenate Values From Different RowsPandas 连接来自不同行的值
【发布时间】：2018-01-08 23:09:22
【问题描述】：

鉴于此数据框：

import pandas as pd
a=pd.DataFrame({'number':[2,2,3],'A':['abc','def','ghi']})

a
    A   number
0   abc     2
1   def     2
2   ghi     3

我需要按索引顺序连接具有相同数值的行中的值，用 '; 分隔'。

想要的结果：

    A           number
0   abc; def    2; 2
2   ghi         3

到目前为止，我认为我可以隔离数据帧，然后以某种方式尝试像这样将它们连接在一起：

a['rank']=a.groupby('number').rank()
a1=a.loc[a['rank']==1]
a2=a.loc[a['rank']==2]
b=a1.merge(a2,on='number',how='left')
b=b.fillna('')

b
    A_x     number  rank_x  A_y     rank_y
0   abc     2   1.0     def     2
1   ghi     3   1.0

..然后每列就是这样的问题：

b['A'] = b['A_x']+'; '+b['A_y']

...但是有没有更简洁的方法来做到这一点（可能同时适用于所有列）？

提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas concatenation

【解决方案1】：

使用groupby + agg -

a.astype(str).groupby(a.number, as_index=False).agg('; '.join)

          A number
0  abc; def   2; 2
1       ghi      3

感谢 MaxU 的调整！

【讨论】：

一个小小的调整：a.astype(str).groupby(a.number, as_index=False).agg('; '.join)
@MaxU 谢谢！早该想到的，呵呵。

【解决方案2】：

你需要一个新的段落来帮助然后groupby + agg+ join

a.assign(number2=a.number).groupby('number2').agg(lambda x : ';'.join(x.astype(str)))
Out[238]: 
               A number
number2                
2        abc;def    2;2
3            ghi      3

【讨论】：