pandas中，利用groupby分组后，对字符串字段进行合并拼接 多行变一行

最新推荐文章于 2025-02-12 07:30:00 发布
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分类专栏： 【数据分析】 文章标签： dataframe数据处理日常
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这篇博客介绍了一个Pandas的实用技巧，通过groupby和apply函数，将'cat_1', 'cat_2', 'cat_3', 'cat_4'四列的数据合并成一行，并使用逗号分隔。这种方法对于数据整理非常有效。

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data2 = data2.groupby(['cat_1','cat_2','cat_3','cat_4'])['market'].apply(lambda x<
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pandas中，利用groupby分组后，对字符串字段进行合并拼接
Jepson的博客
05-10 2万+
在pandas里对于数值字段而言，groupby后可以用sum()、max()等方法进行简单的处理，对于字符串字段， 如果把它们的值拼接在一起，可以用使用 str.cat() 和 lamda 方法。 如，将下面表格中的内容，对skill字段按照id进行分组合并 实现代码： import pandas as pd file_name='test.xlsx' df=pd.read_excel(file_name) data=df.groupby('id')['skill'].apply(lambda x:
pandas 之groupby后对相同元素对应的字符进行拼接
leokingszx的博客
01-18 1987
众所周知，在pandas里对于数值而言，groupby后可以用sum()、max()等方法进行简单的处理，对于字符呢， 如果把它们“sum”在一起？可以用str.cat()和lamda方法。 如下所示： d2 = pd.DataFrame({ 'a': [1, 1, 2, 2], 'b': ["nimena", "naive", "asswe", "can"], }) tt...
Pandas使用教程 - 数据分组与聚合 (groupby)
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qq_42568323的博客
02-12 1425
除了使用内置的聚合函数外，我们还可以传入自定义函数来对每个组的数据进行处理。假设我们想计算每个部门工资的极差（最大值减去最小值），可以自定义一个 lambda 表达式或函数来实现。我们也可以定义一个函数，并传入agg()方法。salary_range_func = df.groupby("部门")["工资"].agg(calc_range)print("各部门工资极差（自定义函数）：")输出与上例相同。
[Pandas] 多行合并成一行
Hudas的博客
09-16 7980
本文主要讲解利用Pandas进行多行合并成一行的操作
R可视乎 | 散点图系列（2）
qq_37379316的博客
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1.前言 散点图（scatter graph、point graph、X-Y plot、scatter chart ）是科研绘图中最常见的图表类型之一，通常用于显示和比较数值。散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据变化，发现两者的关系与相关性。 散点图可以提供三类关键信息： （1）变量之间是否存在数量关联趋势； （2）如果存在关联趋势，那么其是线性还是非线性的； （3）观察是否有存在离群值，从而分析这些离群值对建模分析的影响。 本文可以看作是《
Pandas 多行合并成一行
henry_dx的专栏
09-26 885
问题: 把多行数据按“material”合并，并保留所有信息，其中'site'字段进行去重处理，'usages'字段不进行去重处理。问题:把多行数据按“姓名”合并，并保留所有信息。另一种解决方案(更优)
pandas groupby之后合并字符串
花木兰
03-11 3221
源df 目标df 解决 df.groupby('user_id')['practice_name'].apply(list).reset_index()
python数据分析(五)——pandas数据的合并和分组聚合
Vapus的博客
12-22 1251
对于这一组电影数据，希望统计电影分类(genre)的情况，应该如何处理数据？思路：重新构造一个全为0的数组，列名为分类，如果某一条数据中分类出现过，就让0变为1把字符串离散化获取字符串的去重后列表构造全为0的数组，columns为字符串的列表给全为0的数组赋值，遍历join按照index进行分组merge按照列数据进行分组t1.merge(t2, on=‘a’, how=‘inner’) 内连接t1.merge(t2, on=‘a’, how=‘outter’) 外连接。
pandas 或者字段值_pandas，对dataFrame中某一个列的数据进行处理
weixin_39586235的博客
12-18 5249
背景：dataFrame的数据，想对某一个列做逻辑处理，生成新的列，或覆盖原有列的值下面例子中的df均为pandas.DataFrame()的数据1、增加新列，或更改某列的值df["列名"]=值如果值为固定的一个值，则dataFrame中该列所有值均为这个数据2、处理某列df["列名"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入参2),axis=1)说明：1、方法名为单独的方法名，可以处...
Pandas的Dataframe，按条件求和groupby, sum，去重drop_duplicates，左右合并merge
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03-25 1万+
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02-08 730
在实际应用中，pandas的concat/merge方法以及groupby方法用的比较多，这里通过实例进行简要的介绍，本次内容主要介绍合并方法。内容翻译自：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/merging.html#mergingconcat先来看一下concat方法的原型pd.concat(objs, axis=0, join='outer'...
pandas合并groupby_Pandas GroupBy 用法
weixin_42451850的博客
12-24 1446
Pandas GroupBy用法，现在，我们来深入分析GoupBy过程及其工作原理，它的操作模式由三个阶段组成：分组：将数据集分成多个组用函数处理：用函数处理每一个组合并：把不同组得到的结果合并起来第一阶段，也就是分组阶段，根据给定标准，把Series或DataFrame等数据结构中的数据分成不同的组，分组标准常与索引或某一列具体的元素相关。第二阶段也称为“用函数处理”，使用函数处理或者执行由函数...
【Py】【Pandas】使用groupby实现类似Excel纵向合并单元格操作
MacwinWin的博客
04-22 4561
最近一个项目需要使用Pandas对数据中某几列进行类似Excel中的合并单元格操作 首先想到的是使用dataframe的set_index()方法 通过测试，发现也确实能实现 但是，一旦两条数据不相临，合并就失效了 我们可以使用dataframe的groupby方法 groupby更多是用在分组统计中，比如groupby().count()，而且groupby()后返回的是DataFrameGroupBy对象，而非DataFrame。但我们这里可以可以通过agg(lambda x: x)对分组后的数据
pandas如何多行变一行(对文本进行拼接和聚合)?
theskylife的博客
06-29 2706
pandas如何对文本类数据进行如何，如何将一行变为多行
pandas 将一行拆分为多行，将多行合并为一行
bingbangx的博客
12-02 2460
在这个数据需求里面最重要的两点，一个是数据的拆分；一个是数据的合并。
拯救pandas计划（17）——对各分类的含重复记录的字符串列的去重拼接
pdcfighting的博客
06-17 430
拯救pandas计划（17）——对各分类的含重复记录的字符串列的去重拼接最近发现周围的很多小伙伴们都不太乐意使用pandas，转而投向其他的数据操作库，身为一个数据工作者，基本上是张口pandas，闭口pandas了，故而写下此系列以让更多的小伙伴们爱上pandas。系列文章说明：系列名（系列文章序号）——此次系列文章具体解决的需求平台：windows 10python ...
Pandas-处理文本字符串（拼接）
qq_14815199的博客
10-26 7057
Pandas提供了不同的方法将序列或索引与他们自己或者其他的对象进行拼接，所有的方法都是基于各自的cat()方法 1.将单个序列拼接为一个完整字符串 输出： 2. 如果没有额外声明，sep即分隔符默认为空字串，即sep=''： 输出： 3.默认情况下，缺失值会被忽略。使用na_rep参数，可以对缺失值进行赋值： 输出： 4.拼接序列和其他类列表型对象为新的序列 cat()的第一个参数为类列表对象，但必须要确保长度与序列或索引相同. 输出：...
pandas常用功能_4：groupby聚合
muyu9527的博客
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pandas的merge和mysql的join用法基本一致，与之类似，pandas有个group by的方法与mysql的group by用法一致。
使用pandas的groupby函数和agg函数进行数据分组聚合和内容合并
2301_78484069的博客
06-03 1183
在数据分析中，我们经常需要对数据进行分组聚合，而使用pandas库的groupby函数可以很容易地实现这一过程。我们需要根据商品名称进行分组聚合，并将每个分组对应的销售日期、销售数量和销售金额合并成一个字符串输出。以上就是使用pandas库的groupby函数和agg函数进行数据分组聚合和内容合并的过程，该操作能够帮助我们更好地对数据进行分析和处理。在上述代码中，使用了lambda函数将每个分组对应的数据拼接成一个字符串，并且将销售数量和销售金额的数据类型转换为字符串类型。
pandas对某一列字符串进行分组
03-30
可以使用pandas中的groupby方法对某一列字符串进行分组。例如，假设有一个数据框df，其中有一列为“City”，需要对这一列进行分组，可以使用以下代码： ``` grouped = df.groupby('City') ``` 其中，'City'为要...
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