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问在Pandas dataframe中使用groupby，但它会创建多个具有相同值的行
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Stack Overflow用户

提问于 2021-01-29 22:47:42

回答 1查看 25关注 0票数 1

我有一个有3列的数据帧，标题，区域，代码。有不同的值，包括相同标题的区域和代码列中的空格。我希望将所有这些由空格分隔的区域和代码的值组合在一起，这样一个标题就有一行。我试着用下面的代码做这件事

df['area']=df['area'].replace("\\N",np.nan)
df['code']=df['code'].replace("\\N",np.nan)
df['area'] =df['area'].fillna('')
df['code'] =df['code'].fillna('')
df[['area','code']] = df.groupby(['title'])[['area','code']].transform(lambda x: ' '.join(x))

我得到了我想要的东西，但是这段代码正在创建具有相同数据的多个行。例如，如果我的数据集如下所示：

title   area    code
a       yv       f
a       ty       \N
a       dz       r
b       yv       \N
b       \N       f
c       dz       f

然后我希望我的输出是：

title   area          code
a       yv ty dz       f r
b       yv dz          f
c       dz             f

但是我得到了3个重复的a行，2个b行和1个c行，包含相同的值。我可以稍后删除重复的值，但我的数据帧非常大(包含大约240万行)，并且我无法执行此命令：

df[['area','code']] = df.groupby(['title'])[['area','code']].transform(lambda x: ' '.join(x))

为了它。因此，如果我可以并排删除重复的值，这将是很有帮助的，这样它就不需要占用太多的RAM来进行处理。或者任何其他的解决方案也是有帮助的。提前感谢！

pandas

dataframe

回答 1

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2021-01-30 13:48:27

有几种方法可以做到这一点。最简单的方法(IMO)是：

df = df.groupby(['title']).agg(" ".join).reset_index()

你也可以看到this类似的问题。

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/65956637

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