擅长:python、mysql、java
<p>执行以下操作:</p>
<pre><code>df.groupby('team').apply(lambda x: ','.join(x.user))
</code></pre>
<p>要获取字符串的<code>Series</code>,或者</p>
<pre><code>df.groupby('team').apply(lambda x: list(x.user))
</code></pre>
<p>获取字符串的<code>Series</code>个<code>list</code>。</p>
<p>结果如下:</p>
<pre><code>In [33]: df.groupby('team').apply(lambda x: ', '.join(x.user))
Out[33]:
team
a elmer, daffy, bugs, foghorn, goofy, marvin
b dawg, speedy, pepe
c petunia, porky
dtype: object
In [34]: df.groupby('team').apply(lambda x: list(x.user))
Out[34]:
team
a [elmer, daffy, bugs, foghorn, goofy, marvin]
b [dawg, speedy, pepe]
c [petunia, porky]
dtype: object
</code></pre>
<p>请注意,一般情况下,对这些类型的<code>Series</code>的任何进一步操作都会很慢,并且通常不鼓励。如果有另一种方法可以聚合而不将<code>list</code>放入<code>Series</code>中,则应该考虑使用这种方法。</p>