Panda 그룹을 사용하여 여러 행의 문자열을 연결합니다.

Panda 그룹을 사용하여 여러 행의 문자열을 연결합니다.

Pandas의 그룹화를 기반으로 데이터 프레임에 여러 문자열을 병합하고 싶습니다.

지금까지 제 코드는 다음과 같습니다.

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)

최종 결과는 다음과 같습니다.

어떻게 groupby를 사용하고 "text" 열에 있는 문자열의 연결을 적용할 수 있는지 모르겠습니다.도움을 주시면 감사하겠습니다!

다음을 기준으로 그룹화할 수 있습니다.'name'그리고.'month'열, 호출transform그러면 원래 df에 정렬된 데이터가 반환되고 람다가 적용됩니다.join텍스트 항목:

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

관심 있는 열 목록을 전달하여 원본 df를 제출합니다.df[['name','text','month']]때때로 전화를 걸어요.drop_duplicates

편집 사실은 그냥 전화할 수 있습니다.apply그리고 나서.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

갱신하다

그lambda여기서는 불필요합니다.

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

'이름'과 '달' 열을 기준으로 그룹화한 다음 Panda의 DataFrame 개체의 함수를 호출할 수 있습니다.

에서 제공하는 집계 기능agg()함수를 사용하면 한 계산에서 그룹당 여러 개의 통계량을 계산할 수 있습니다.

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

EdChum의 답변은 많은 유연성을 제공하지만 문자열을 목록 개체 열에 연결하려면 다음과 같은 작업도 수행할 수 있습니다.

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

목록에서 "텍스트"를 연결하려는 경우:

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

나에게 위의 솔루션은 가깝지만 원하지 않는 솔루션을 추가했습니다./n's그리고.dtype:object그래서 여기 수정된 버전이 있습니다.

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

다음 코드 행을 시도해 보십시오: -

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

하지만, 이것은 오래된 질문입니다.하지만 혹시 모르니까요.아래 코드를 사용해보니 매력적으로 작동하는 것 같습니다.

text = ''.join(df[df['date'].dt.month==8]['text'])

다른 모든 대답 덕분에, 다음은 아마도 가장 간결하고 더 자연스럽게 느껴질 것입니다.사용.df.groupby("X")["A"].agg()하나 이상의 선택한 열에 걸쳐 집계합니다.

df = pandas.DataFrame({'A' : ['a', 'a', 'b', 'c', 'c'],
                       'B' : ['i', 'j', 'k', 'i', 'j'],
                       'X' : [1, 2, 2, 1, 3]})

  A  B  X
  a  i  1
  a  j  2
  b  k  2
  c  i  1
  c  j  3

df.groupby("X", as_index=False)["A"].agg(' '.join)

  X    A
  1  a c
  2  a b
  3    c

df.groupby("X", as_index=False)[["A", "B"]].agg(' '.join)

  X    A    B
  1  a c  i i
  2  a b  j k
  3    c    j

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/27298178/concatenate-strings-from-several-rows-using-pandas-groupby