如何在pandas中获取与多列分组关联的所有值
如何在pandas中获取与多列分组关联的所有值
提问于 2020-08-19 05:41:00
首先，如果这个问题不清楚，我向您道歉。我将根据我在这里的意思进行推断。
基本上，我正在寻找一种方法来获得一列中对应于多列分组的所有值。我的原始数据框有三列:纬度、经度和建筑物ID。有不同的建筑物ID共享相同的纬度/经度坐标。我希望将纬度/经度列组合在一起，并指示与这些坐标关联的每个建筑物ID。
现在，我的数据帧看起来像这样：
BldgID | Latitude | Longitude
---------------------------------------------------------
1 30.48583 -70.57566
2 27.87265 -67.28715
3 30.48583 -70.57566
4 45.26657 -75.14273可以看到，每个建筑物ID都与其纬度/经度坐标配对。Twi建筑物ID具有相同的坐标。因此，我想将经度/经度列组合在一起，并指示与一组坐标相关联的所有建筑I。
我希望输出如下所示：
Lat/Lon | BldgID
-------------------------------------------------------
('30.48583', '-70.57566') 1
('30.48583', '-70.57566') 3
('30.48583', '-70.57566') 9
('27.87265', '-67.28715') 2
('27.87265', '-67.28715') 6
('45.26657', '-75.14273') 4
('48.19456', '-81.23281') 12您可以看到，建筑物ID 1、3和9与它们的共享纬度/经度坐标配对。ID 2和6也配对在一起。ID4和ID12都有自己的一组坐标。
如果我遍历列分组，它将打印出与经度/经度坐标相对应的it，但我希望在数据帧中捕获这一点。
一开始，我试着这样做：
for j in df.groupby(['Latitude', 'Longitude']):
data = pd.DataFrame(j)但这对我不起作用。我相信有一种有效的方法可以做到这一点。
谢谢你的帮助。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-08-19 22:48:51
您可以尝试使用set_index、agg和sort_values
df.set_index('BldgID').agg(tuple,1)\
.reset_index().rename(columns={0:'Lat/Lon'}).sort_values('Lat/Lon')输出：
BldgID Lat/Lon
1 2 (27.87265, -67.28715)
0 1 (30.48583, -70.57566)
2 3 (30.48583, -70.57566)
3 4 (45.26657, -75.14273)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/63477017
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