如何使用 GroupBy 連接多個 Pandas DataFrame 行中的字串？

使用Pandas GroupBy 連接多行字串

要使用Pandas 的groupby 連接多行字串，我們可以利用groupby 和技術轉換技術的組合。

考慮以下資料集，我們想要的地方連接每組「名稱」和「月份」的「文字」列：

import pandas as pd
from io import StringIO

data = StringIO(
    "\n".join([
        '"name1","hej","2014-11-01"',
        '"name1","du","2014-11-02"',
        '"name1","aj","2014-12-01"',
        '"name1","oj","2014-12-02"',
        '"name2","fin","2014-11-01"',
        '"name2","katt","2014-11-02"',
        '"name2","mycket","2014-12-01"',
        '"name2","lite","2014-12-01"'
    ])
)

# Load and process the data
df = pd.read_csv(data, header=0, names=["name", "text", "date"], parse_dates=["date"])
df["month"] = df["date"].apply(lambda x: x.month)

要連接每組「名稱」和「月份」的「文字」列，我們可以使用groupby 函數：

df['text'] = df[['name','text','month']].groupby(['name','month'])['text'].transform(lambda x: ','.join(x))

或者，我們可以使用apply函數並重設索引：

df.groupby(['name','month'])['text'].apply(','.join).reset_index()

這將產生一個新列，其中每個組的「文字」值連接起來：

    name  month         text
0  name1     11           du
1  name1     12        aj,oj
2  name2     11     fin,katt
3  name2     12  mycket,lite

透過利用groupby 轉換技術，我們可以有效地連接來自多行的字串，增強資料分析和呈現。

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