Pandas を使用して DataFrame 行をグループ化し、値のリストを作成する方法

Pandas Groupby を使用してデータフレーム行をグループ化されたリストに変換する方法

問題:

複数の列を持つ DataFrame の場合、目的は特定の列に基づいて行をグループ化することです(最初の列など) の値を収集し、別の列 (2 番目の列など) から各グループ内のリストに値を収集します。例:

元のデータフレーム:

a	b
A	1
A	2
B	5
B	5
B	4
C	6

望ましい結果:

a	new
A	[1, 2]
B	[5, 5, 4]
C	[6]

解決策:

これを達成するにはその結果、パンダの groupby 関数を apply() メソッドとともに利用して、各グループをlist.

import pandas as pd

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'], 'b': [1, 2, 5, 5, 4, 6]})

# Group by the "a" column and create lists of "b" values
grouped_list = df.groupby('a')['b'].apply(list)

# Reset the index to obtain a DataFrame
df1 = grouped_list.reset_index(name='new')

説明:

• groupby('a'): DataFrame を「a」列でグループ化します。 .
• apply(list): を適用します。 list() 関数を各グループに追加し、「b」値をリストに変換します。
• reset_index(name='new'): インデックスをリセットし、新しい列名 "new" を割り当てます。

結果のデータフレーム df1 には、目的のグループ化されたリストが含まれます。リスト:

   a        new
0  A     [1, 2]
1  B  [5, 5, 4]
2  C        [6]

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