摺疊熊貓數據幀中的行

我試圖摺疊包含ID數據列和每列持有不同字符串的列數的數據框中的行。它看起來像groupby是解決方案，但它似乎傾向於在組上執行一些數字功能 - 我只想保留文本。下面是我得到了什麼？摺疊熊貓數據幀中的行

我有以下形式的數據幀：

index ID  apples pears oranges 
0  101      oranges 
1  134 apples 
2  576    pears 
3  837 apples 
4  576      oranges 
5  134    pears

的列是乾淨的：使蘋果列將只具有文本「蘋果」中，或這將是空白的」

在有多個項目在同一ID下（在這個例子中，編號134 & 576），我想行坍塌在一起，得到這樣的：

index ID  apples pears oranges 
0  101      oranges 
1  134 apples pears 
2  576    pears oranges 
3  837 apples

我可以通過遍歷行來做到這一點，但它看起來像一個非熊貓解決方案。有沒有更好的辦法？

來源

2017-04-20 user4896331

您可以使用groupby與聚集''.join，sum或max：

#if blank values are NaN first replace to '' 
df = df.fillna('') 

df = df.groupby('ID').agg(''.join) 
print (df) 
    apples pears oranges 
ID       
101     oranges 
134 apples pears   
576   pears oranges 
837 apples

也可以工作：

df = df.fillna('') 
df = df.groupby('ID').sum() 
#alternatively max 
#df = df.groupby('ID').max() 
print (df) 
    apples pears oranges 
ID       
101     oranges 
134 apples pears   
576   pears oranges 
837 apples

此外，如果需要刪除重複每組和每列添加unique：

df = df.groupby('ID').agg(lambda x: ''.join(x.unique()))

來源

2017-04-20 08:25:12 jezrael

第一個建議完美的作品。感謝您的幫助！任何你可以描述行中發生了什麼的機會：'df = df.groupby（'ID'）。agg（''。join）'？ – user4896331

假設坯''

選項1
pivot_table

df.pivot_table(['apples', 'pears', 'oranges'], 'ID', aggfunc=''.join)

選項2
sort並採取最後一行作爲''將首先被排序

def f(df): 
    return pd.DataFrame(np.sort(df.values, 0)[[-1]], [df.name], df.columns) 

df.set_index(
    'ID', append=True 
).groupby(level='ID', group_keys=False).apply(f)

雙方產生

 apples oranges pears 
ID       
101   oranges  
134 apples   pears 
576   oranges pears 
837 apples

來源

2017-04-20 08:39:50 piRSquared

是的，作品alos;） – jezrael

摺疊熊貓數據幀中的行

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