如何使用 GroupBy 连接多个 Pandas DataFrame 行中的字符串？

使用 Pandas GroupBy 连接多行字符串

要使用 Pandas 的 groupby 连接多行字符串，我们可以利用groupby 和转换技术的组合。

考虑以下数据集，我们想要的地方连接每组“名称”和“月份”的“文本”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)

要连接每组“名称”和“月份”的“文本”列，我们可以使用groupby 函数：

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

或者，我们可以使用 apply 函数并重置索引：

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

这将产生一个新列，其中每个组的“文本”值连接起来：

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

通过利用 groupby 转换技术，我们可以有效地连接来自多行的字符串，增强数据分析和呈现。

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