Pandas GroupBy查询
Pandas GroupBy查询
提问于 2019-02-24 15:16:16
我在pandas中有一个数据帧，如下所示：Snapshot of my pandas dataframe
现在我希望转换数据帧，如下所示，根据排序的日期值(%m/%d/%Y)，使用分隔符为每个customerid连接属性'category‘。日期较早的订单具有对应的客户id，其类别列在第一位。
Stack Overflow用户
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发布于 2019-02-24 15:21:06
首先使用to_datetime转换列，然后使用sort_values转换列，最后使用join转换groupby
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%m/%d/%Y')
df = (df.sort_values(['customerid','Age','Date'])
.groupby(['customerid','Age'])['category']
.agg(', '.join)
.reset_index())
print (df)
customerid Age category
0 1 10 Electronics, Clothing
1 2 25 Grocery, Clothing页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/54849640
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