pandas:如何将group by和union一起进行

Question

我有以下格式的数据框：

     domain  c1  c2  c3  c4  c5  c6  c7  c8
      ---    --  --  --  --  --  --  --  --
0  facebook   0   1   1   0   0   0   1   0
1  facebook   1   0   0   0   0   0   1   1
2    google   1   0   0   1   0   1   0   0
3    google   0   1   0   0   1   0   0   1
4    google   0   0   0   1   1   0   0   1

domain 以外的列只能有 0 或 1 的值。我想一起执行分组依据（在域上）和联合（在其余列上），以便输出显示组中每一列的值的并集。

在上面给出的示例数据中，我希望输出为：

     domain  c1  c2  c3  c4  c5  c6  c7  c8
      ---    --  --  --  --  --  --  --  --
0  facebook   1   1   1   0   0   0   1   1
1    google   1   1   0   1   1   1   0   1

我见过的分组依据示例在一列上应用分组依据，然后在其他列上应用聚合函数（求和、均值、最大值等）。我无法弄清楚如何在其余列上应用并集。

import pandas as pd
from io import StringIO

data = StringIO(u'''domain,c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8
facebook,0,1,1,0,0,0,1,0
facebook,1,0,0,0,0,0,1,1
google,1,0,0,1,0,1,0,0
google,0,1,0,0,1,0,0,1
google,0,0,0,1,1,0,0,1''')

df = pd.read_csv(data)

Answer 1

怎么样

df.groupby('domain').agg(any).astype(int)

这会给你

          c1  c2  c3  c4  c5  c6  c7  c8
domain                                  
facebook   1   1   1   0   0   0   1   1
google     1   1   0   1   1   1   0   1

pandas:如何将group by和union一起进行

pandas: how to perform group by and union together

python

dataframe

pandas

pandas-apply

pandas-groupby