带有分隔符连接器的 Pandas GroupBy
当使用多个值对 Pandas 中的数据进行分组时，可能会遇到需要使用具体的分隔符。但是，简单的 groupby 和 sum 操作可能会导致不希望的输出，而没有所需的分隔符。
请考虑以下代码：
import pandas as pd
df = pd.read_csv("Inputfile.txt", sep='\t')
group = df.groupby(['col'])['val'].sum()
# Output:
# A CatTiger
# B BallBat这将生成一个具有连接值的单个字符串，而不需要所需的连字符分隔符。
要实现所需的输出，您可以结合使用 apply 函数join:
group = df.groupby(['col'])['val'].sum().apply(lambda x: '-'.join(x))
但是，由于每个值中包含不需要的字符，此解决方案可能仍然无法产生预期的输出。
替代解决方案
相反，请考虑使用带有 join 参数的 agg 函数：
df.groupby('col')['val'].agg('-'.join)这将正确使用连字符分隔符连接组内的值，提供所需的输出：
col A Cat-Tiger B Ball-Bat Name: val, dtype: object
更新解决方案
要处理 MultiIndex 或 Index 列，您可以重置索引并使用reset_index函数重命名它：
df1 = df.groupby('col')['val'].agg('-'.join).reset_index(name='new')这会将索引转换为新列命名为“new”，提供了一种方便的方式来进一步处理分组数据。
以上是如何使用分隔符有效地连接 Pandas GroupBy 组中的值？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
