盘点一个Pandas处理基础题目

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python最强王者交流群【Chloe】问了一道Pandas处理的问题，如下图所示。

原始数据如下：

df = pd.DataFrame( {'X' : [10, 10, 10, 20, 30, 30, 10], 
                    'Y' : [10, 15, 11, 20, 21, 12, 14], 
                    'Z' : [22, 20, 18, 20, 13, 10, 0]})
df

预期的结果如下图所示：

二、实现过程

这里【月神】给出一个可行的代码，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，代码如下所示：

import pandas as pd
df.groupby('X')[['Y', 'Z']].agg(lambda x: x.tolist())
print(df)

运行之后，结果就是想要的了。

后来【月神】给了一个新方法，如下所示：

df.groupby('X')[['Y', 'Z']].agg(list)

运行之后，结果如下图所示：

确实太强了！

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【Chloe】提问，感谢【月神】给出的思路和代码解析，感谢【dcpeng】等人参与学习交流。