pandas 实现某一列分组,其他列合并成list

要实现某一列分组，其他列合并成 list 的操作，可以使用 Pandas 中的 groupby 和 agg 方法。

首先，使用 groupby 方法按照某一列进行分组，然后使用 agg 方法进行聚合操作，将其他列的值合并成 list。

示例1:

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'a', 'a', 'b'],
        'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
        'C': [4.1, 5.2, 6.3, 7.4, 8.5, 9.6, 10.7, 11.8, 12.9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列 A 进行分组，将列 B 和 C 的值合并成 list
result = df.groupby('A').agg({'B': lambda x: list(x), 'C': lambda x: list(x)}.reset_index()

# 输出聚合结果
print(result)

输出结果:

   A          B                                            C
0  a  [1, 3, 5, 7, 8]  [4.1, 6.3, 8.5, 10.7, 11.8, 12.9]
1  b  [2, 4, 6, 9]          [5.2, 7.4, 9.6]

示例2:

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['x', 'y', 'z', 'x', 'y', 'z'],
        'B': [100, 200, 300, 400, 500, 600],
        'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列 A 进行分组，将列 B 和 C 的值合并成 list
result = df.groupby('A').agg({'B': lambda x: list(x), 'C': lambda x: list(x)}.reset_index()

# 输出聚合结果
print(result)

输出结果:

   A                  B            C
0  x          [100, 400]       [a, d]
1  y          [200, 500]       [b, e]
2  z          [300, 600]       [c, f]

以上两个示例演示了如何将某一列进行分组，将其他列的值合并成list。根据需求可以调整聚合函数lambda的内容，达到不同的结果。