pandas 实现 group_concat 分组列表连接功能

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在进行数据处理的过程中，经常要对数据进行分组，并且将同一组的数据按照一定的方式排列，排列时用指定的字符连接。本文，我们介绍如何用 Pandas 实现类似 SQL 中的 group_concat 函数的功能。

需求

假定我们有如下数据，它的生成代码如下：

import pandas as pd
pd.__version__
# '1.2.3'

df = pd.DataFrame({
    'x': list('ABACB'),
    'y': [1,2,1,2,3]
})

df
'''
   x  y
0  A  1
1  B  2
2  A  1
3  C  2
4  B  3
'''

现在需求是，将 x 列进行分组，分为 A、B、C 三组，每周内的 y 列内容用逗号分隔显示在同一行，即：

'''
   x     y
0  A  1, 1
1  B  2, 3
2  C     2
'''

思路

对数据分组，首先想到的应该用 groupby 方法，分组完可以使用以下几个方法对分组对象中的各种数据连接：

直接用 agg 来做聚合，传入 list 函数，将数据转为列表，再将列表转为字符串，取掉两端的括号
用 apply 定义一个匿名函数，对传入的列表用 join 方法连接

相对而言，第二个方法比较简单。

代码

我们来先实现一下思路中的第二个方法：

(
    df.astype(str) # 先将数据全转为字符
    .groupby('x') # 分组
    .apply(lambda g: ','.join(g.y)) # 将各组数据中的元素用逗号连接
)
'''
x
A    1,1
B    2,3
C      2
dtype: object
'''

为了实现最终需求，我们将上边得到的 Series 转为 DataFrame：

(
    df.astype(str) # 先将数据全转为字符
    .groupby('x') # 分组
    .apply(lambda g: ','.join(g.y)) # 将各组数据中的元素用逗号连接
    .to_frame('y')
    .reset_index()
)
'''
   x    y
0  A  1,1
1  B  2,3
2  C    2
'''

接着，我们来实现思路中的第一个方法，先做分组、转列表：

(
    df.groupby('x')
    .agg(list)['y']
    # .apply(lambda g: list(g.y)) # 实现类似上边的功能
)
'''
x
A    [1, 1]
B    [2, 3]
C       [2]
Name: y, dtype: object
'''

然后再处理列表格式数据，最后再转为 DataFrame：

(
    df.groupby('x')
    .agg(list)['y']
    .astype(str)
    .str[1:-1]
    .to_frame()
    .reset_index()
)
'''
   x    y
0  A  1,1
1  B  2,3
2  C    2
'''

我们还可以简化，直接在 agg 中应用 join 连接方法：

(
    df.astype(str) # 先将数据全转为字符
    .groupby('x') # 分组
    .agg({'y': ','.join}) # join 连接元素
)
'''
     y
x     
A  1,1
B  2,3
C    2
'''

至此，我们就完成了需求。

扩展需求

如果我们要知道每个分组的数量，并以字典形式返回，那么可以这样操作：

df.groupby('x').agg(len).y.to_dict()
# 输出
{'A': 2, 'B': 2, 'C': 1}

以上问题我们都无需做迭代操作。

（完）

pandas 实现 group_concat 分组列表连接功能

需求

思路

代码

扩展需求

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