使用 Pandas groupby 连接多行中的字符串

Pandas Dataframe.groupby()方法用于根据某些标准将数据分组。分组的抽象定义是提供标签到组名的映射。

要使用Dataframe.groupby()连接多行中的字符串，请执行以下步骤：

1. 使用需要连接其属性的 Dataframe.groupby() 方法对数据进行分组。
2. 使用 join函数连接字符串，并使用lambda语句转换该列的值。

我们将使用具有 2 列的 CSV 文件，文件内容如下图所示：

示例 1：我们将连接分支列中具有相同名称的数据。

Python3

# import pandas library
import pandas as pd
  
# read csv file
df = pd.read_csv("Book2.csv")
  
# concatenate the string
df['branch'] = df.groupby(['Name'])['branch'].transform(lambda x : ' '.join(x))
  
# drop duplicate data
df = df.drop_duplicates()   
  
# show the dataframe
print(df)

输出：

示例 2：我们也可以在多个列上执行 Pandas groupby。

我们将使用具有 3 列的 CSV 文件，文件内容如下图所示：

在名称和年份列上应用 groupby

Python3

# import pandas library
import pandas as pd
  
# read a csv file
df = pd.read_csv("Book1.csv")
  
# concatenate the string
df['branch'] = df.groupby(['Name', 'year'])['branch'].transform(
                                              lambda x: ' '.join(x))
  
# drop duplicate data
df = df.drop_duplicates()          
  
# show the dataframe
df

输出：