pandas groupby aggregate用于具有项目列表的列，返回string和not list

pandas groupby aggregate是用于对具有项目列表的列进行聚合操作的函数。它可以将列表中的项目合并为一个字符串，并将结果返回为字符串而不是列表。

在pandas中，groupby函数用于按照指定的列对数据进行分组，而aggregate函数用于对每个分组进行聚合操作。当需要对具有项目列表的列进行聚合时，可以使用groupby aggregate函数。

以下是对该函数的完善且全面的答案：

概念： pandas groupby aggregate函数是pandas库中的一个函数，用于对具有项目列表的列进行聚合操作。它可以将列表中的项目合并为一个字符串，并将结果返回为字符串而不是列表。

分类： groupby aggregate函数属于pandas库中的数据处理函数，用于对数据进行分组和聚合操作。

优势：

灵活性：groupby aggregate函数可以根据需要对具有项目列表的列进行不同的聚合操作，例如合并为字符串、计算平均值、求和等。
效率：使用groupby aggregate函数可以在一次操作中对多个分组进行聚合，提高了计算效率。
可读性：通过使用groupby aggregate函数，可以将复杂的聚合操作以简洁的方式表达出来，提高了代码的可读性。

应用场景： groupby aggregate函数在许多数据处理场景中都有广泛的应用，特别是在需要对具有项目列表的列进行聚合操作时。例如：

在电商领域，可以使用groupby aggregate函数对订单数据进行分组，并计算每个用户的购买商品列表。
在社交媒体分析中，可以使用groupby aggregate函数对用户的兴趣标签进行聚合，以了解用户的兴趣偏好。
在日志分析中，可以使用groupby aggregate函数对日志数据进行分组，并计算每个用户的访问次数和访问页面列表。

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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求进行评估和决策。

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这些方法通常与单个元素的内置字符串方法具有匹配的名称，但是在每个值的列上逐个应用（记得逐元素计算吗？）。创建一个新列Surname，其中包含乘客的姓氏，通过提取逗号前的部分。...更多详细信息和示例请参见 eval 文档。 plyr plyr 是一个用于数据分析的 R 库，围绕着 R 中的三种数据结构 a（数组）、l（列表）和 d（数据框）展开。...factor pandas 有一种用于分类数据的数据类型。...with 在 R 中使用名为 df 的 data.frame，具有列 a 和 b，将使用 with 进行评估，如下所示： df <- data.frame(a=rnorm(10), b=rnorm...factor pandas 有一个用于分类数据的数据类型。

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groupby机制组操作的术语：拆分-应用-联合split-apply-combine。分离是在特定的轴上进行的，axis=0表示行，axis=1表示列。...分组键分组键可以是多种形式，并且键不一定是完全相同的类型：与需要分组的轴向长度一致的值列表或者值数组 DataFrame列名的值可以在轴索引或索引中的单个标签上调用的函数可以将分组轴向上的值和分组名称相匹配的字典或者...Series 特点分组键可以是正确长度的任何数组通用的groupby方法是size，返回的是一个包含组大小信息的Series 分组中的任何缺失值将会被排除在外默认情况下，groupby是在axis...=0情况下进行的语法糖现象： df.groupby('key1')['data1'] df['data1'].groupby(df['key1']) 如果传递的是列表或者数组，返回的是分组的DataFrame...笔记2：只有当多个函数应用到至少一个列时，DF才具有分层列返回不含行索引的聚合数据：通过向groupby传递as_index=False来实现数据透视表和交叉表 DF中的pivot-table方法能够实现透视表

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求众数、var 求方差、std 求标准差、quantile 求分位数（2）按多列进行分组按多列进行分组，只要将多个列名以列表的形式传给 groupby() 即可。...其实这和列选择一样，传入多个Series时，是列表中的列表；传入一个Series直接写就可以。...aggregate神奇就神奇在一次可以使用多种汇总方式是，还可以针对不同的列做不同的汇总运算。...df.groupby("客户分类") #分组键是列名 df.groupby(df["客户分类"]) #分组键是Series #对分组后的数据进行计数运算和求和运算 df.groupby...("客户分类").aggregate(["count","sum"]) #对分组后的数据的用户ID列进行计数运算，8月销量进行求和运算 df.groupby(df["客户分类"]).aggregate

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《Pandas Cookbook》第07章分组聚合、过滤、转换1. 定义聚合2. 用多个列和函数进行分组和聚合3. 分组后去除多级索引4. 自定义聚合函数5. 用 *args 和 **kwargs

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groupby函数的返回值为为DataFrameGroupBy对象，有以下几个基本属性和方法 >>> grouped = df.groupby('x') >>> grouped >> df.groupby('class') # 多个列标签的组合，用列表的形式声明 >>> df.groupby(['class','sex']) # 用行标签分组 >>> arrays =...]}) # 一次使用一个函数进行处理 >>> df.groupby('x').aggregate(np.mean) y x a 3.0 b 2.5 c 7.5 # agg是aggregate的简写...汇总数据 transform方法返回一个和输入的原始数据相同尺寸的数据框，常用于在原始数据框的基础上增加新的一列分组统计数据，用法如下 >>> df = pd.DataFrame({'x':['a','...()) y 0 0 1 2 2 -2 3 3 4 3 5 8 pandas中的groupby功能非常的灵活强大，可以极大提高数据处理的效率。

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）:返回布尔值 pd.index(list).get_indexer(to_match):根据 to_match 的情况返回一个对 list 的索引，值为 list 的索引值分组 Pandas...提供了 DataFrame.groupby()方法，按照指定的分组键，将具有相同键值的记录划分为同一组，将具有不同键值的记录划分到不同组，并对各组进行统计计算。...pieces = dict(list(df.groupby('key1'))) pieces['b'] 实例的属性: groupby.groups：返回每组中数据的索引，字典类型。...GroupBy object.max()——返回组内最大值。 GroupBy object.min()——返回组内最小值。 GroupBy object.sum()——返回每组的和。...有些类似，主要应用于沿某一个轴进行拼接 combine 方法主要用来对两个表的数据进行 combine，具体 combine 的方法依据传递的函数的返回值合并数据纵向合并数据表:pandas.append

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