複数の行を特定の列値で1つのベクトル行にPythonグループにグループ化する

Question

複数の行を特定の列値で1つのベクトル行にグループ化する方法。例として は、私は、このデータを持っている：私はこれに変換したい

| Latitude | Longitude | group | 
|-----------|------------|-------| 
| 46.852397 | -72.02586 | A  | 
| 47.059016 | -70.907962 | A  | 
| 46.897785 | -71.140082 | A  | 
| 46.99328 | -70.986152 | A  | 
| 46.64613 | -71.934034 | A  | 
| 46.622638 | -71.994857 | A  | 
| 46.968093 | -71.284281 | B  | 
| 47.422739 | -70.32361 | B  | 
| 46.878963 | -71.717918 | B  | 
| 46.91002 | -71.108395 | C  | 
| 47.465175 | -70.337958 | C  | 
| 46.6936 | -71.862257 | C  | 
| 47.40885 | -70.390739 | C  | 
| 47.00737 | -71.232117 | C  | 
| 47.013901 | -70.965815 | C  | 
| 46.824111 | -71.554997 | C  | 
| 47.003765 | -71.193865 | C  | 
| 46.665319 | -72.15102 | C  | 
| 47.129865 | -70.842406 | C  | 
| 46.932361 | -71.994677 | C  | 

：

| group | Latitude                         | Longitude                             | 
|-------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| 
| A  | [46.852397,47.059016,46.897785,46.99328,46.64613,46.622638]             | [-72.02586,-70.907962,-71.140082,-70.986152,-71.934034,-71.994857]              | 
| B  | [46.968093,47.422739,46.878963]                    | [-71.284281,-70.32361,-71.717918]                       | 
| C  | [46.91002,47.465175,46.6936,47.40885,47.00737,47.013901,46.824111,47.003765,46.665319,,47.129865,46.932361] | [-71.108395,-70.337958,-71.862257,-70.390739,-71.232117,-70.965815,-71.554997,-71.193865,-72.15102,-70.842406,-71.994677] | 

Answer 1

は、あなたがこのようになり、データフレームを持っているとしましょう：

>>> df 
    v1 v2 v3 
0 1 2 a 
1 3 4 a 
2 1 2 b 
3 3 4 b 

次に、あなたはあなたが望むものを持つことができます：

>>> df.groupby('v3').agg(lambda m: list(m)).reset_index() 
    v3  v1  v2 
0 a [1, 3] [2, 4] 
1 b [1, 3] [2, 4] 

しかし、これは悪い考えであるです。なぜならPandasはリストを値として非常にうまく処理しないからです。それはそのために設計されたものではありません。しかし、それがあなたのために働くならば、それを進んで使用してください。