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熊猫重新排列groupby对象(多对多)

pandas-groupby group-by dataframe pandas python

Cookie · 技术社区 · 4 年前

我有一个类似这样的多对多数据帧,其中和id可能包含多个区域,一个区域也可能包含多个id:

t = pd.DataFrame({
    'id': ['a', 'a', 'b', 'c', 'c', 'c'],
    'land': ['A', 'B', 'A', 'A', 'B', 'C'],
    'area': [123, 234, 123, 23, 342, 12],
    'info': ['Im', 'never', 'gonna', 'give', 'you', 'up']
})

最终,我将把它加入到GIS中,我需要重新排列数据,以一对一的格式按土地分组。

我的预期输出可能是这样的: (我也很难让它打印出groupby对象。我想要 完整数据 而不是使用count()或size(),但它只返回pandas。groupbyObject。)

		地区	信息
土地	身份证件
A.	A.	123	伊姆河
	B	123	将要
	C	23	给
B	A.	234	从不
	C	342	你
C	C	12	向上的

...并将数据合并为一对一: (只是一个示例输出格式。可以是您自己的可读方式,只要能够正确显示所有ID和信息)

土地	身份证件	地区	信息
A.	1.a;2.b;3.c	a:123;b:123;c:23	a:‘Im’;b:“要去”;c:“给”
B	1.a;2.c	a:234;c:342	答:“永远不会”;c:“你很好。”
C	C	12	“向上”

非常感谢。

1 回复 | 直到 4 年前

enke 4 年前

选项1非常简单。只是 set_index + sort_index :

option1 = t.set_index(['land','id']).sort_index()

输出:

         area   info
land id             
A    a    123     Im
     b    123  gonna
     c     23   give
B    a    234  never
     c    342    you
C    c     12     up

选项2有点棘手。一种方法是使用 groupby.apply 应用一个自定义函数 id 她和谁在一起 area 和 info 每人 land :

def combine(x):
    return '; '.join(f'{i}:{j}' for i,j in x) if len(x) > 1 else f'{x[0][1]}'

tmp = t.groupby('land').apply(lambda x: [combine(list(enumerate(x['id'], 1))),
                                         combine(x[['id','area']].to_numpy()),
                                         combine(x[['id','info']].to_numpy())])

option2 = pd.DataFrame(tmp.tolist(), index=tmp.index, columns=['id','area','info'])

输出:

                 id                area                   info
land                                                          
A     1:a; 2:b; 3:c  a:123; b:123; c:23  a:Im; b:gonna; c:give
B          1:a; 2:c        a:234; c:342         a:never; c:you
C                 c                  12                     up

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