如何使用 Pandas Groupby 将 Dataframe 行转换为分组列表
问题：
给定具有多列的 DataFrame，目标是根据特定列对行进行分组（例如，第一列）并将来自另一列（例如，第二列）的值收集到每个组内的列表中。例如：
原始 DataFrame：
| a | b |
|---|---|
| A | 1 |
| A | 2 |
| B | 5 |
| B | 5 |
| B | 4 |
| C | 6 |
期望结果：
| a | new |
|---|---|
| A | [1, 2] |
| B | [5, 5, 4] |
| C | [6] |
解决方案：
实现此目的结果，pandas 的 groupby 函数可以与 apply() 方法一起使用，将每个组转换为
import pandas as pd
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame({'a': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'], 'b': [1, 2, 5, 5, 4, 6]})
# Group by the "a" column and create lists of "b" values
grouped_list = df.groupby('a')['b'].apply(list)
# Reset the index to obtain a DataFrame
df1 = grouped_list.reset_index(name='new')说明：
生成的 DataFrame df1 将包含所需的分组列表：
a new 0 A [1, 2] 1 B [5, 5, 4] 2 C [6]
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