Pandas按多列分组,多列列表

2024-04-27 11:13:02 发布

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我有以下数据:

Invoice NoStockCode Description                         Quantity    CustomerID  Country
536365  85123A      WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER  6           17850       United Kingdom
536365  71053       WHITE METAL LANTERN                 6           17850       United Kingdom
536365  84406B      CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER      8           17850       United Kingdom

我正在尝试执行groupby,因此我进行了以下操作:

df.groupby(['InvoiceNo','CustomerID','Country'])['NoStockCode','Description','Quantity'].apply(list)

我想得到输出

|Invoice |CustomerID |Country        |NoStockCode              |Description                                                                                 |Quantity       
|536365| |17850      |United Kingdom |85123A, 71053, 84406B    |WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER, WHITE METAL LANTERN, CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER     |6, 6, 8            

相反,我得到:

|Invoice |CustomerID |Country        |0         
|536365| |17850      |United Kingdom |['NoStockCode','Description','Quantity']

我已经尝试了agg和其他方法,但还不能将所有列作为列表加入。我不需要使用list函数,但最后我希望不同的列是list。


Tags: invoicedescriptioncountryquantitylistunitedkingdomlight
3条回答

尝试使用以下变体:

df.groupby('company').product.agg([('count', 'count'), ('NoStockCode', ', '.join), ('Descrption', ', '.join), ('Quantity', ', '.join)])

IIUC公司

df.groupby(['Invoice','CustomerID'],as_index=False)['Description','NoStockCode'].agg(','.join)
Out[47]: 
   Invoice  CustomerID                                        Description  \
0   536365       17850  WHITEHANGINGHEARTT-LIGHTHOLDER,WHITEMETALANTER...   
           NoStockCode  
0  85123A,71053,84406B  

我现在无法复制您的代码,但我认为:

print (df.groupby(['InvoiceNo','CustomerID','Country'], 
                  as_index=False)['NoStockCode','Description','Quantity']
          .agg(lambda x: list(x)))

会给你预期的产出

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