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将pandas中的列值分组,并将其他列值放入列表中

在pandas中,可以使用groupby()函数将DataFrame中的列值进行分组,并将其他列值放入列表中。具体步骤如下:

  1. 导入pandas库:import pandas as pd
  2. 创建DataFrame:假设我们有一个名为df的DataFrame,包含两列col1col2
  3. 使用groupby()函数进行分组:grouped = df.groupby('col1')
  4. 遍历分组并将其他列值放入列表中:可以使用apply()函数结合lambda表达式来实现。例如,将col2的值放入列表中:grouped.apply(lambda x: x['col2'].tolist())

完整代码示例:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A'],
        'col2': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby()函数进行分组
grouped = df.groupby('col1')

# 遍历分组并将其他列值放入列表中
result = grouped.apply(lambda x: x['col2'].tolist())

print(result)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
col1
A    [1, 2, 5]
B       [3, 4]
dtype: object

在这个例子中,我们根据col1列的值进行分组,然后将每个分组中的col2列的值放入列表中。最后,输出了每个分组对应的列表。

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