Nối các chuỗi từ nhiều hàng bằng nhóm Pandas

Tôi muốn hợp nhất một số chuỗi trong khung dữ liệu dựa trên một nhóm trong Pandas.

Đây là mã của tôi cho đến nay:

import pandas as pd
from io import StringIO

data = StringIO("""
"name1","hej","2014-11-01"
"name1","du","2014-11-02"
"name1","aj","2014-12-01"
"name1","oj","2014-12-02"
"name2","fin","2014-11-01"
"name2","katt","2014-11-02"
"name2","mycket","2014-12-01"
"name2","lite","2014-12-01"
""")

# load string as stream into dataframe
df = pd.read_csv(data,header=0, names=["name","text","date"],parse_dates=[2])

# add column with month
df["month"] = df["date"].apply(lambda x: x.month)

Tôi muốn kết quả cuối cùng trông như thế này:

Tôi không hiểu cách sử dụng groupby và áp dụng một số kiểu nối các chuỗi trong cột "văn bản". Bất kỳ sự giúp đỡ nào được đánh giá cao!

Bạn có thể nhóm theo các cột 'name'và 'month', sau đó gọi transformnó sẽ trả về dữ liệu được căn chỉnh theo df ban đầu và áp dụng lambda nơi chúng ta joinnhập các mục văn bản:

In [119]:

df['text'] = df[['name','text','month']].groupby(['name','month'])['text'].transform(lambda x: ','.join(x))
df[['name','text','month']].drop_duplicates()
Out[119]:
    name         text  month
0  name1       hej,du     11
2  name1        aj,oj     12
4  name2     fin,katt     11
6  name2  mycket,lite     12

Tôi phụ df ban đầu bằng cách chuyển danh sách các cột quan tâm df[['name','text','month']]ở đây và sau đó gọidrop_duplicates

CHỈNH SỬA thực sự tôi chỉ có thể gọi applyvà sau đó reset_index:

In [124]:

df.groupby(['name','month'])['text'].apply(lambda x: ','.join(x)).reset_index()

Out[124]:
    name  month         text
0  name1     11       hej,du
1  name1     12        aj,oj
2  name2     11     fin,katt
3  name2     12  mycket,lite

cập nhật

các lambdalà không cần thiết ở đây:

In[38]:
df.groupby(['name','month'])['text'].apply(','.join).reset_index()

Out[38]: 
    name  month         text
0  name1     11           du
1  name1     12        aj,oj
2  name2     11     fin,katt
3  name2     12  mycket,lite

chúng ta có thể groupby 'tên' và 'tháng' cột, sau đó gọi agg () chức năng của các đối tượng DataFrame Panda của.

Chức năng tổng hợp được cung cấp bởi hàm agg () cho phép tính nhiều thống kê cho mỗi nhóm trong một phép tính.

df.groupby(['name', 'month'], as_index = False).agg({'text': ' '.join})

Câu trả lời của EdChum cung cấp cho bạn rất nhiều sự linh hoạt nhưng nếu bạn chỉ muốn nối các chuỗi thành một cột đối tượng danh sách, bạn cũng có thể:

output_series = df.groupby(['name','month'])['text'].apply(list)

Đối với tôi, các giải pháp ở trên đã gần gũi nhưng đã thêm một số đối tượng / n và dtype: không mong muốn, vì vậy đây là một phiên bản sửa đổi:

df.groupby(['name', 'month'])['text'].apply(lambda text: ''.join(text.to_string(index=False))).str.replace('(\\n)', '').reset_index()