組列表與熊貓

Question

值我有一個數據幀df1這樣的：

import pandas as pd 
dic = {'A':[0,0,2,2,2,1,5,5],'B':[[1,5,3,8],[1,8,7,5],[7,8,9,5],[3],[1,5,9,3],[0,3,5],[],[4,2,3,1]],'C':['a','b','c','c','d','e','f','f'],'D':['0','8','7','6','4','5','2','2']} 
df1 = pd.DataFrame(dic) 

，看起來像這樣：

#Initial dataframe 
    A    B C D 
0 0 [1, 5, 3, 8] a 0 
1 0 [1, 8, 7, 5] b 8 
2 2 [7, 8, 9, 5] c 7 
3 2   [3] c 6 
4 2 [1, 5, 9, 3] d 4 
5 1  [0, 3, 5] e 5 
6 5   [] f 2 
7 5 [4, 2, 3, 1] f 2 

我的目標是有行組列A和C中的值相同，並且合併列B的內容，使得結果如下所示：

#My GOAL 
    A    B C 
0 0  [1, 5, 3, 8] a 
1 0  [1, 8, 7, 5] b 
2 2 [3, 7, 8, 9, 5] c 
3 2  [1, 5, 9, 3] d 
4 1  [0, 3, 5] e 
5 5  [4, 2, 3, 1] f 

正如您所看到的那樣，合併了列A和C中具有相同項目的行，而如果至少有一個不同，它們保持不變。 我的想法是使用groupby和sum功能是這樣的：

df1.groupby(by=['A','C'],as_index=False,sort=True).sum() 

但是Python返回一條錯誤消息：Function does not reduce

你能告訴我什麼是錯我的代碼行？我應該寫些什麼才能實現我的目標？

注：我不在乎列D會發生什麼情況。

Answer 1

一種可能性將是展平列表的list，直到它被用itertools.chain(*iterables)

import itertools 
df1.groupby(['A', 'C'])['B'].apply(lambda x: list(itertools.chain(*x))).reset_index() 

（OR）

使用sum幫助與lambda耗盡：

df1.groupby(by=['A','C'])['B'].apply(lambda x: x.sum()).reset_index() 

兩者收率：

默認情況下，groupby().sum()查找數值類型（標量）值來執行聚集和不喜歡list例如元素的集合。

Answer 2

另一種可能性：

df1.groupby(by=['A','C'],as_index=False,sort=True).agg({'B': lambda x: tuple(sum(x, []))}) 

結果：

A C    B 
0 0 a  (1, 5, 3, 8) 
1 0 b  (1, 8, 7, 5) 
2 1 e  (0, 3, 5) 
3 2 c (7, 8, 9, 5, 3) 
4 2 d  (1, 5, 9, 3) 
5 5 f  (4, 2, 3, 1) 

總部設在this answer（似乎列表不具有聚合工作也很好）。