如何将数据框行分组到pandas groupby列表中
- 2024-11-20 08:43:00
- admin 原创
- 159
问题描述：
给定一个数据框，我想按第一列进行分组并获取第二列作为行中的列表，以便数据框如下：
a b
A 1
A 2
B 5
B 5
B 4
C 6
变成
A [1,2]
B [5,5,4]
C [6]
我该如何做？
解决方案 1：
您可以groupby对感兴趣的列进行分组，然后apply list对每个组进行分组：
In [1]: df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6]})
df
Out[1]:
a b
0 A 1
1 A 2
2 B 5
3 B 5
4 B 4
5 C 6
In [2]: df.groupby('a')['b'].apply(list)
Out[2]:
a
A [1, 2]
B [5, 5, 4]
C [6]
Name: b, dtype: object
In [3]: df1 = df.groupby('a')['b'].apply(list).reset_index(name='new')
df1
Out[3]:
a new
0 A [1, 2]
1 B [5, 5, 4]
2 C [6]
解决方案 2：
实现此目的的一个简便方法是：
df.groupby('a').agg({'b':lambda x: list(x)})
研究编写自定义聚合：https ://www.kaggle.com/akshaysehgal/how-to-group-by-aggregate-using-py
解决方案 3：
如果性能很重要，则降低到 numpy 级别：
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randint(0, 60, 600), 'b': [1, 2, 5, 5, 4, 6]*100})
def f(df):
keys, values = df.sort_values('a').values.T
ukeys, index = np.unique(keys, True)
arrays = np.split(values, index[1:])
df2 = pd.DataFrame({'a':ukeys, 'b':[list(a) for a in arrays]})
return df2
测试：
In [301]: %timeit f(df)
1000 loops, best of 3: 1.64 ms per loop
In [302]: %timeit df.groupby('a')['b'].apply(list)
100 loops, best of 3: 5.26 ms per loop
解决方案 4：
为了解决数据框的几列的问题：
In [5]: df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6],'c'
...: :[3,3,3,4,4,4]})
In [6]: df
Out[6]:
a b c
0 A 1 3
1 A 2 3
2 B 5 3
3 B 5 4
4 B 4 4
5 C 6 4
In [7]: df.groupby('a').agg(lambda x: list(x))
Out[7]:
b c
a
A [1, 2] [3, 3]
B [5, 5, 4] [3, 4, 4]
C [6] [4]
这个答案是受到Anamika Modi的答案的启发。谢谢！
解决方案 5：
使用下列任意一种groupby和agg食谱。
# Setup
df = pd.DataFrame({
'a': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
'b': [1, 2, 5, 5, 4, 6],
'c': ['x', 'y', 'z', 'x', 'y', 'z']
})
df
a b c
0 A 1 x
1 A 2 y
2 B 5 z
3 B 5 x
4 B 4 y
5 C 6 z
要将多个列聚合为列表，请使用以下任一方法：
df.groupby('a').agg(list)
df.groupby('a').agg(pd.Series.tolist)
b c
a
A [1, 2] [x, y]
B [5, 5, 4] [z, x, y]
C [6] [z]
要仅对单个列进行分组列表，请将 groupby 转换为对象SeriesGroupBy，然后调用SeriesGroupBy.agg。使用，
df.groupby('a').agg({'b': list}) # 4.42 ms
df.groupby('a')['b'].agg(list) # 2.76 ms - faster
a
A [1, 2]
B [5, 5, 4]
C [6]
Name: b, dtype: object
解决方案 6：
agg现在是时候使用 了apply。
什么时候
df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'], 'b':[1,2,5,5,4,6], 'c': [1,2,5,5,4,6]})
如果要将多个列堆叠到列表中，则会导致pd.DataFrame
df.groupby('a')[['b', 'c']].agg(list)
# or
df.groupby('a').agg(list)
如果您希望列表中只有一列，则结果为ps.Series
df.groupby('a')['b'].agg(list)
#or
df.groupby('a')['b'].apply(list)
请注意，当您仅聚合单列时，结果pd.DataFrame比结果慢约 10 倍，请在多列情况下使用它。ps.Series
解决方案 7：
正如您所说的，对象groupby的方法pd.DataFrame可以完成这项工作。
例子
L = ['A','A','B','B','B','C']
N = [1,2,5,5,4,6]
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(zip(L,N),columns = list('LN'))
groups = df.groupby(df.L)
groups.groups
{'A': [0, 1], 'B': [2, 3, 4], 'C': [5]}
它给出了群组的索引描述。
要获取单个组的元素，您可以执行以下操作
groups.get_group('A')
L N
0 A 1
1 A 2
groups.get_group('B')
L N
2 B 5
3 B 5
4 B 4
解决方案 8：
只是补充一下，pandas.pivot_table更加通用，也更方便：
"""data"""
df = pd.DataFrame( {'a':['A','A','B','B','B','C'],
'b':[1,2,5,5,4,6],
'c':[1,2,1,1,1,6]})
print(df)
a b c
0 A 1 1
1 A 2 2
2 B 5 1
3 B 5 1
4 B 4 1
5 C 6 6
"""pivot_table"""
pt = pd.pivot_table(df,
values=['b', 'c'],
index='a',
aggfunc={'b': list,
'c': set})
print(pt)
b c
a
A [1, 2] {1, 2}
B [5, 5, 4] {1}
C [6] {6}
解决方案 9：
我发现实现同样的事情的最简单方法，至少对于一列而言，这与Anamika 的答案类似，只是使用了聚合函数的元组语法。
df.groupby('a').agg(b=('b','unique'), c=('c','unique'))
解决方案 10：
如果在对多列进行分组时寻找唯一 列表，这可能会有所帮助：
df.groupby('a').agg(lambda x: list(set(x))).reset_index()
解决方案 11：
基于@BM 回答，这里有一个更通用的版本，并已更新以适用于较新的库版本:(numpy 版本1.19.2、pandas 版本1.2.1）并且该解决方案还可以处理多索引：
然而，这尚未经过严格测试，请谨慎使用。
如果性能很重要，则降低到 numpy 级别：
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({'a': np.random.randint(0, 10, 90), 'b': [1,2,3]*30, 'c':list('abcefghij')*10, 'd': list('hij')*30})
def f_multi(df,col_names):
if not isinstance(col_names,list):
col_names = [col_names]
values = df.sort_values(col_names).values.T
col_idcs = [df.columns.get_loc(cn) for cn in col_names]
other_col_names = [name for idx, name in enumerate(df.columns) if idx not in col_idcs]
other_col_idcs = [df.columns.get_loc(cn) for cn in other_col_names]
# split df into indexing colums(=keys) and data colums(=vals)
keys = values[col_idcs,:]
vals = values[other_col_idcs,:]
# list of tuple of key pairs
multikeys = list(zip(*keys))
# remember unique key pairs and ther indices
ukeys, index = np.unique(multikeys, return_index=True, axis=0)
# split data columns according to those indices
arrays = np.split(vals, index[1:], axis=1)
# resulting list of subarrays has same number of subarrays as unique key pairs
# each subarray has the following shape:
# rows = number of non-grouped data columns
# cols = number of data points grouped into that unique key pair
# prepare multi index
idx = pd.MultiIndex.from_arrays(ukeys.T, names=col_names)
list_agg_vals = dict()
for tup in zip(*arrays, other_col_names):
col_vals = tup[:-1] # first entries are the subarrays from above
col_name = tup[-1] # last entry is data-column name
list_agg_vals[col_name] = col_vals
df2 = pd.DataFrame(data=list_agg_vals, index=idx)
return df2
测试：
In [227]: %timeit f_multi(df, ['a','d'])
2.54 ms ± 64.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
In [228]: %timeit df.groupby(['a','d']).agg(list)
4.56 ms ± 61.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
结果：
对于随机种子 0，可以得到：
解决方案 12：
让我们使用df.groupby列表和Series构造函数
pd.Series({x : y.b.tolist() for x , y in df.groupby('a')})
Out[664]:
A [1, 2]
B [5, 5, 4]
C [6]
dtype: object
解决方案 13：
排序耗费O(nlog(n))时间，这是上述解决方案中最耗时的操作
对于一个简单的解决方案（包含单列）pd.Series.to_list就可以工作并且可以被认为更有效，除非考虑其他框架
例如
import pandas as pd
from string import ascii_lowercase
import random
def generate_string(case=4):
return ''.join([random.choice(ascii_lowercase) for _ in range(case)])
df = pd.DataFrame({'num_val':[random.randint(0,100) for _ in range(20000000)],'string_val':[generate_string() for _ in range(20000000)]})
%timeit df.groupby('string_val').agg({'num_val':pd.Series.to_list})
对于 2000 万条记录，它大约需要17.2 seconds。相比之下，lambda 函数大约apply(list)需要19.2`20.6s`
解决方案 14：
补充一下之前的答案，就我而言，我想要列表和其他函数，例如min和max。这样做的方法是：
df = pd.DataFrame({
'a':['A','A','B','B','B','C'],
'b':[1,2,5,5,4,6]
})
df=df.groupby('a').agg({
'b':['min', 'max',lambda x: list(x)]
})
#then flattening and renaming if necessary
df.columns = df.columns.to_flat_index()
df.rename(columns={('b', 'min'): 'b_min', ('b', 'max'): 'b_max', ('b', '<lambda_0>'): 'b_list'},inplace=True)
解决方案 15：
这里我将元素分组，使用“|”作为分隔符
import pandas as pd
df = pd.read_csv('input.csv')
df
Out[1]:
Area Keywords
0 A 1
1 A 2
2 B 5
3 B 5
4 B 4
5 C 6
df.dropna(inplace = True)
df['Area']=df['Area'].apply(lambda x:x.lower().strip())
print df.columns
df_op = df.groupby('Area').agg({"Keywords":lambda x : "|".join(x)})
df_op.to_csv('output.csv')
Out[2]:
df_op
Area Keywords
A [1| 2]
B [5| 5| 4]
C [6]
解决方案 16：
根据@EdChum 对他的答案的评论回答。评论如下 -
groupby is notoriously slow and memory hungry, what you could do is sort by column A, then find the idxmin and idxmax (probably store this in a dict) and use this to slice your dataframe would be faster I think
让我们首先创建一个数据框，第一列有 500k 个类别，总 df 形状为 2000 万，如问题中提到的那样。
df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
df['a'] = (np.random.randint(low=0, high=500000, size=(20000000,))).astype(str)
df['b'] = list(range(20000000))
print(df.shape)
df.head()
# Sort data by first column
df.sort_values(by=['a'], ascending=True, inplace=True)
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
# Create a temp column
df['temp_idx'] = list(range(df.shape[0]))
# Take all values of b in a separate list
all_values_b = list(df.b.values)
print(len(all_values_b))
# For each category in column a, find min and max indexes
gp_df = df.groupby(['a']).agg({'temp_idx': [np.min, np.max]})
gp_df.reset_index(inplace=True)
gp_df.columns = ['a', 'temp_idx_min', 'temp_idx_max']
# Now create final list_b column, using min and max indexes for each category of a and filtering list of b.
gp_df['list_b'] = gp_df[['temp_idx_min', 'temp_idx_max']].apply(lambda x: all_values_b[x[0]:x[1]+1], axis=1)
print(gp_df.shape)
gp_df.head()
上述代码处理第一列 2000 万行和 50 万个类别需要 2 分钟。
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