다음 df과 같은 팬더 데이터 프레임 이 있습니다.
a b
A 1
A 2
B 5
B 5
B 4
C 6첫 번째 열 을 기준으로 그룹화하고 두 번째 열을 행 목록으로 가져 오려고합니다 .
A [1,2]
B [5,5,4]
C [6]팬더 그룹을 사용하여 이와 같은 작업을 수행 할 수 있습니까?
답변
groupby관심있는 열을 그룹화 한 다음 apply list모든 그룹을 사용하여이 작업을 수행 할 수 있습니다 .
In [1]: df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6]})
df
Out[1]:
a b
0 A 1
1 A 2
2 B 5
3 B 5
4 B 4
5 C 6
In [2]: df.groupby('a')['b'].apply(list)
Out[2]:
a
A [1, 2]
B [5, 5, 4]
C [6]
Name: b, dtype: object
In [3]: df1 = df.groupby('a')['b'].apply(list).reset_index(name='new')
df1
Out[3]:
a new
0 A [1, 2]
1 B [5, 5, 4]
2 C [6]답변
성능이 중요한 경우 numpy 수준으로 내려갑니다.
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randint(0, 60, 600), 'b': [1, 2, 5, 5, 4, 6]*100})
def f(df):
keys, values = df.sort_values('a').values.T
ukeys, index = np.unique(keys, True)
arrays = np.split(values, index[1:])
df2 = pd.DataFrame({'a':ukeys, 'b':[list(a) for a in arrays]})
return df2테스트 :
In [301]: %timeit f(df)
1000 loops, best of 3: 1.64 ms per loop
In [302]: %timeit df.groupby('a')['b'].apply(list)
100 loops, best of 3: 5.26 ms per loop답변
이를 달성하는 편리한 방법은 다음과 같습니다.
df.groupby('a').agg({'b':lambda x: list(x)})https://www.kaggle.com/akshaysehgal/how-to-group-by-aggregate-using-py : 사용자 지정 집계를 작성 하십시오.
답변
말했듯이 객체 의 groupby방법으로 pd.DataFrame작업을 수행 할 수 있습니다.
예
L = ['A','A','B','B','B','C']
N = [1,2,5,5,4,6]
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(zip(L,N),columns = list('LN'))
groups = df.groupby(df.L)
groups.groups
{'A': [0, 1], 'B': [2, 3, 4], 'C': [5]}그룹을 설명하고 색인 방식으로 설명합니다.
단일 그룹의 요소를 얻으려면 예를 들어
groups.get_group('A')
L N
0 A 1
1 A 2
groups.get_group('B')
L N
2 B 5
3 B 5
4 B 4답변
데이터 프레임의 여러 열에 대해이 문제를 해결하려면
In [5]: df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6],'c'
...: :[3,3,3,4,4,4]})
In [6]: df
Out[6]:
a b c
0 A 1 3
1 A 2 3
2 B 5 3
3 B 5 4
4 B 4 4
5 C 6 4
In [7]: df.groupby('a').agg(lambda x: list(x))
Out[7]:
b c
a
A [1, 2] [3, 3]
B [5, 5, 4] [3, 4, 4]
C [6] [4]이 답변은 Anamika Modi 의 답변에서 영감을 얻은 것입니다. 감사합니다!
답변
다음 중 하나를 사용 groupby하고agg 조리법 .
# Setup
df = pd.DataFrame({
'a': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
'b': [1, 2, 5, 5, 4, 6],
'c': ['x', 'y', 'z', 'x', 'y', 'z']
})
df
a b c
0 A 1 x
1 A 2 y
2 B 5 z
3 B 5 x
4 B 4 y
5 C 6 z여러 열을 목록으로 집계하려면 다음 중 하나를 사용하십시오.
df.groupby('a').agg(list)
df.groupby('a').agg(pd.Series.tolist)
b c
a
A [1, 2] [x, y]
B [5, 5, 4] [z, x, y]
C [6] [z]단일 열만 그룹화하려면 groupby를 SeriesGroupBy객체 로 변환 한 다음을 호출하십시오 SeriesGroupBy.agg. 사용하다,
df.groupby('a').agg({'b': list}) # 4.42 ms
df.groupby('a')['b'].agg(list) # 2.76 ms - faster
a
A [1, 2]
B [5, 5, 4]
C [6]
Name: b, dtype: object답변
여러 열을 그룹화하는 동안 고유 한 목록 을 찾고 있다면 아마도 도움이 될 수 있습니다.
df.groupby('a').agg(lambda x: list(set(x))).reset_index()