Pandas - 按一个列分组并将其他列聚合成列表

Question

我是一名有用的助手，可以为您翻译文本。

我有一个包含多个用户条目的数据框。这些用户也可以被分配到多个ID。

我想按用户分组，然后将这些ID的列表存储在另一列中，如下所示：

我想从这里开始：

df1 = pd.DataFrame({'USER': ['BOB','STEVE','PAUL','KEITH','STEVE','STEVE','BOB'],'ID':[1,2,3,4,5,6,7]})

仅在该用户附加到多个ID时显示值。

- scottapotamus

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这个回答解决了你的问题吗？如何在 Pandas groupby 中将 DataFrame 行分组为列表 - ScootCork

我之前看到过这个。可惜它会将所有其他列转换为列表。 - scottapotamus

Answer 1

groupby + map

u = df1.groupby("USER")["ID"].agg(list)
df1["MULTI_IDS"] = df1["USER"].map(u[u.str.len().ge(2)])

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USER      ID  MULTI_IDS
0    BOB   1     [1, 7]
1  STEVE   2  [2, 5, 6]
2   PAUL   3        NaN
3  KEITH   4        NaN
4  STEVE   5  [2, 5, 6]
5  STEVE   6  [2, 5, 6]
6    BOB   7     [1, 7]

- user3483203

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“ge(2)”在答案中是做什么的？ - Catarina Nogueira

ge 表示大于或等于 2。如果没有它，第二行和第三行的 Paul 和 Keith 也会显示 [3] 和 [4]。 - Shirin Yavari

Answer 2

不如之前的解决方案优美，但更易于解释。

导入numpy库： import numpy as np 将MULTI_IDS列赋值为以下内容： [df1.groupby("USER")["ID"].agg(list)[i] if len(df1.groupby("USER")["ID"].agg(list)[i])>1 else np.nan for i in df1.USER] 如果用户拥有多个ID，则将其放入列表中，否则将其设置为NaN。

下面是示例图片：

- Victoria