主页 / coding / 问题 / 78102296
Accepted
Palestine
Asked: 2024-03-04 23:17:10 +0800 CST

如何将数据帧行分组到极坐标组中的列表中

  • 772
import polars as pl

df = pl.DataFrame(
    {
        'Letter': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D','D','E'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10]
    }
)

我想将Letter它们对应的分组并收集Value在一个列表中。

相关的 Pandas 问题：How to group dataframe rows into list in pandas groupby

我知道 pandas 代码在这里不起作用：

df.group_by('a')['b'].apply(list)

TypeError: 'GroupBy' object is not subscriptable

输出将是：

| A      ┆ [1, 2]    │
│ B      ┆ [3, 4, 5] │
│ C      ┆ [6, 7]    │
│ D      ┆ [8, 9]    │
│ E      ┆ [10]      |
python

2 个回答

  1. 非常简单：如果您没有在pl.DataFrame.group_by().agg()构造中指定聚合函数，则组中的所有值将聚合到一个列表中。

    df.group_by("Letter").agg("Value")

    shape: (5, 2)
┌────────┬───────────┐
│ Letter ┆ Value     │
│ ---    ┆ ---       │
│ str    ┆ list[i64] │
╞════════╪═══════════╡
│ A      ┆ [1, 2]    │
│ B      ┆ [3, 4, 5] │
│ C      ┆ [6, 7]    │
│ D      ┆ [8, 9]    │
│ E      ┆ [10]      │
└────────┴───────────┘
    • 4
  2. Best Answer

    你可以这样做。如果您希望组的顺序与输入数据一致，maintain_order=True则需要。

    import polars as pl

df = pl.DataFrame(
    {
        'Letter': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D','D','E'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9,10]
    }
)
g = df.group_by('Letter', maintain_order=True).agg(pl.col('Value'))
print(g)

    这将打印

    ┌────────┬───────────┐
│ Letter ┆ Value     │
│ ---    ┆ ---       │
│ str    ┆ list[i64] │
╞════════╪═══════════╡
│ A      ┆ [1, 2]    │
│ B      ┆ [3, 4, 5] │
│ C      ┆ [6, 7]    │
│ D      ┆ [8, 9]    │
│ E      ┆ [10]      │
└────────┴───────────┘
    • 3

相关问题