pandas 熊猫分组并制作一组项目
声明：本页面是StackOverFlow热门问题的中英对照翻译，遵循CC BY-SA 4.0协议，如果您需要使用它，必须同样遵循CC BY-SA许可，注明原文地址和作者信息，同时你必须将它归于原作者（不是我）：StackOverFlow
原文地址: http://stackoverflow.com/questions/37572611/
Warning: these are provided under cc-by-sa 4.0 license. You are free to use/share it, But you must attribute it to the original authors (not me):
StackOverFlow
Pandas groupby and make set of items
提问by cppgnlearner
I am using pandas groupby and want to apply the function to make a set from the items in the group.
我正在使用 pandas groupby 并希望应用该函数从组中的项目中创建一个集合。
The following does not work:
以下不起作用：
df = df.groupby('col1')['col2'].agg({'size': len, 'set': set})
But the following works:
但以下工作：
def to_set(x):
return set(x)
df = df.groupby('col1')['col2'].agg({'size': len, 'set': to_set})
In my understanding the two expression are similar, what is the reason why the first does not work?
在我的理解中这两个表达式是相似的，第一个不起作用的原因是什么？
回答by Stefan
It's because setis of typetypewhereas to_setis of typefunction:
这是因为setis of typetypewhile to_setis of typefunction：
type(set)
<class 'type'>
def to_set(x):
return set(x)
type(to_set)
<class 'function'>
According to the docs, .agg()expects:
根据文档，.agg()预计：
arg :
functionordictFunction to use for aggregating groups.
If a
function, must either work when passed aDataFrameor when passed toDataFrame.apply.If passed a
dict, the keys must beDataFramecolumn names.Accepted Combinations are:
stringcythonized function name
function
listof functions
dictof columns -> functionsnested
dictof names -> dicts of functions
参数：
function或dict用于聚合组的函数。
如果 a
function，必须在传递 aDataFrame或传递给 时工作DataFrame.apply。如果传递 a
dict，则键必须是DataFrame列名。接受的组合是：
stringcythonized 函数名
function
list功能
dict列数 -> 函数
dict名称嵌套-> 函数字典
回答by Animesh Mishra
Try using:
尝试使用：
df = df.groupby('col1')['col2'].agg({'size': len, 'set': lambda x: set(x)})
Works for me.
对我来说有效。
