使用 Pandas 进行数据分组

Question

我有一个数据框

Name    Subset    Type    System
A00     IU00-A    OP      A
A00     IT00      PP      A
B01     IT-01A    PP      B
B01     IU        OP      B
B03     IM-09-B   LP      A
B03     IM03A     OP      A
B03     IT-09     OP      A
D09     IT        OP      A
D09     IM        LP      B
D09     IM        OP      A

上面的dataframe，我需要根据使用extractall(r'[^a-zA-Z]*([a-zA-Z]+)[^,]*').groupby(level=0).agg(', '.join)提取的Grouping Name和Subset字符串进行转换。而Systems, Subsets应该按照Types依次提及。

输出示例：

Subset Cluster    Type Cluster    Name          System        Subsets
IU,IT             OP,PP           A00,B01       A,A,B,B       IU00-A,IT00
IM,IM,IT          LP, OP, OP      B03, D09      A,A,A,A,B,A   IM-09-B,IM03A,IT-09,IT,IM,IM

Answer 1

从您的数据框开始，为了获得您的结果，我将使用两个聚合操作，因为您需要进行两个分组，相对于 Name 和 Subset Cluster。这是我的做法：

df.rename(columns={'Subset': 'Subset Cluster'}, inplace=True)
df['Subsets'] = df['Subset Cluster'].apply(lambda s: s[:2])

df = df.groupby('Name').agg(lambda col: ', '.join(sorted(list(col))) ).reset_index()
df = df.groupby('Subsets').agg(lambda col: ', '.join(sorted(list(col))) ).reset_index()

df

Answer 2

双 groupby 我们首先按“名称”分组，然后再按“子集集群”和“类型集群”进行分组：

out = df.assign(**{'Subset Cluster': df['Subset'].str.extractall(r'[^a-zA-Z]*([a-zA-Z]+)[^,]*')\
                                                 .groupby(level=0)[0].agg(', '.join)})\
        .sort_values(by=df.columns.tolist())\
        .groupby('Name', as_index=False).agg(', '.join).rename(columns={'Type':'Type Cluster'})\
        .groupby(['Subset Cluster', 'Type Cluster'], as_index=False).agg(', '.join)

输出：

  Subset Cluster  Type Cluster      Name                             Subset            System
0     IM, IM, IT    LP, OP, OP  B03, D09  IM-09-B, IM03A, IT-09, IM, IM, IT  A, A, A, B, A, A  
1         IT, IU        PP, OP  A00, B01           IT00, IU00-A, IT-01A, IU        A, A, B, B

使用 Pandas 进行数据分组

Data Grouping with Pandas

python

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