Pandas按组中所有值的总和和另一列以逗号分隔

Question

我想按一列（tag）分组，并汇总相应的数量（qty）。相关参考号列应以逗号分隔

import pandas as pd

tag = ['PO_001045M100960','PO_001045M100960','PO_001045MSP2526','PO_001045M870191', 'PO_001045M870191', 'PO_001045M870191']
reference= ['PA_000003', 'PA_000005', 'PA_000001', 'PA_000002', 'PA_000004', 'PA_000009']
qty=[4,2,2,1,1,1]

df = pd.DataFrame({'tag' : tag, 'reference':reference, 'qty':qty})

      tag           reference   qty
PO_001045M100960    PA_000003   4
PO_001045M100960    PA_000005   2
PO_001045MSP2526    PA_000001   2
PO_001045M870191    PA_000002   1
PO_001045M870191    PA_000004   1
PO_001045M870191    PA_000009   1

如果我使用数据框groupby（'tag'）['qty'].sum（）.reset\u index（），我得到以下结果。在

^{pr2}$

我需要一个额外的列，参考号被添加到相应的标签下面，比如

         tag           qty     refrence
ASL_PO_000001045M100960 6      PA_000003, PA_000005
ASL_PO_000001045M870191 3      PA_000002, PA_000004, PA_000009
ASL_PO_000001045MSP2526 2      PA_000001

我怎样才能做到这一点？在

谢谢。在

Answer 1

使用pandas.DataFrame.groupby.agg：

df.groupby('tag').agg({'qty': 'sum', 'reference': ', '.join})

输出：

^{pr2}$

注意：如果reference列是数字，', '.join将不起作用。在这种情况下，使用lambda x: ', '.join(str(i) for i in x)