代码之家 › 专栏 › 技术社区 › Rahul Agarwal

基于多个列合并行并联接多个列

pandas-groupby pandas python-3.x

Rahul Agarwal · 技术社区 · 6 年前

我有一个像df的

Code  Country     CID      New_Country
123   Aus         C11      Europe
123   Aus         C12      India
456   Europe      C98      US
456   Europe      C123     US
456   Europe      C43      Europe
112   US          C345     China

我想要这样的结果df:

Code  Country     Merged_Column             
123   Aus         C11,Europe;C12,India          
456   Europe      C98,US;C123,US;C43,Europe
112   US          C345,China

问题陈述

我想合并基于多个列的行( Code 和 Country )想合并两列( CID 和 New_Country )

我的代码:

df=df.groupby(['Code','Country'])['CID'].apply(', '.join).reset_index()

上面的代码适用于一列,但是需要帮助合并两列,如结果df所示

1 回复 | 直到 6 年前

anky 6 年前

您可以使用:

series.str.cat 浓缩2毫升然后 assign + groupby()

df.assign(Merged_Column=df['CID'].str.cat(df['Country'],sep=',')).groupby(
   ['Code','Country'],sort=False,as_index=False)['Merged_Column'].agg(';'.join)

或: df.agg() 具有 .join 在 axis=1 对于具有上述相同步骤的多个col

df.assign(Merged_Column=df[['CID','New_Country']].agg(','.join,1)).groupby(
     ['Code','Country'],sort=False,as_index=False)['Merged_Column'].agg(';'.join)

   Code Country              Merged_Column
0   123     Aus       C11,Europe;C12,India
1   456  Europe  C98,US;C123,US;C43,Europe
2   112      US                 C345,China

推荐文章