Dataframe 使用 Pandas 使用冒号、逗号和排序分隔值

Question

我有这个数据框：

C0  C1   C2
0   jjj  3
0   aaa  2
1   bbb  7

使用 Pandas 获取这个新 DataFrame 的最 pythonic 方式是什么？

C0  C1  
0   aaa:2,jjj:3  
1   bbb:7

Answer 1

您可以使用 DataFrame.sort_values. You can use Series.str.cat 对数据框进行排序，以便与 sep 连接。然后 groupby 并使用 str.join.

df = df.sort_values('C1')
df["C1"].str.cat(df["C2"].astype(str), ":").groupby(df["C0"]).agg(
    ",".join
).to_frame().reset_index()

   C0           C1
0   0  aaa:2,jjj:3
1   1        bbb:7

Answer 2

我的方法与@Ch3ster 的方法类似，但管道有点不同：

(df.sort_values('C1')
   .assign(C1=lambda d: d['C1']+':'+d['C2'].astype(str))
   .groupby('C0', as_index=False)['C1'].apply(','.join)
 )

输出：

   C0           C1
0   0  aaa:2,jjj:3
1   1        bbb:7

Dataframe 使用 Pandas 使用冒号、逗号和排序分隔值

Dataframe using Pandas delimiting values using colon, commas and sorting

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