python 两个df求相同的行_python – Pandas df操作：如果其他列行重复,则返回值列表的新列...

ID Cluster Product

1 4 'b'

1 4 'f'

1 4 'w'

2 7 'u'

2 7 'b'

3 5 'h'

3 5 'f'

3 5 'm'

3 5 'd'

4 7 's'

4 7 'b'

4 7 'g'

其中ID是另一个df的主键和唯一键,该df是此df的源.群集不是关键,不同的ID通常具有相同的群集值;无论如何,这是我必须要进行的信息.

我想要获得的是这个数据帧：

ID Cluster Product_List_by_ID

1 4 ['b','f','w']

2 7 ['u','b']

3 5 ['h','f','m','d']

4 7 ['s','b','g']

如果这是不可能的,那么像这样的字典也可以：

d = {ID:[1,2,3,4], Cluster:[4,7,5,7],

Product_List_by_ID:[['b','f','w'],['u','b'],['h','f','m','d'],['s','b','g']]}

我尝试过很多方法都没有成功..似乎无法将列表作为pandas数据帧值插入..

无论如何,我认为以一些棘手的方式获得目标应该不会那么困难.抱歉,如果我不在乎,但我是新手编码

有什么建议吗？！谢谢

解决方法:

df.groupby(['ID', 'Cluster']).Product.apply(list)

ID Cluster

1 4 ['b', 'f', 'w']

2 7 ['u', 'b']

3 5 ['h', 'f', 'm', 'd']

4 7 ['s', 'b', 'g']

Name: Product, dtype: object

标签：pandas-groupby,python,pandas,dataframe,group-by

来源： https://codeday.me/bug/20190724/1523877.html

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