パンダのデータフレームgroupby

Question

私はパンダの初心者ですので、私に同行してください。誰もがどのように教えてもらえます

x y w 

1 2 5,7  
3 4 2,5  
5 4 8  
5 9 9 

：

x  y    w 

1  2    5     
1  2    7   
3  4    3   
5  4    8  
3  4    5  
5  9    9 

そして、私は次のような出力をしたい：私は、これは非常に基本的な質問/

私は、次のデータフレームの上にパンダで働いていることを知っていますpandas groupbyを使ってやってください。

Answer 1

あなたはapplyjoinとgroupbyを使用することができます：あなたが重複している場合は、drop_duplicatesを使用

#if type of column w is not string, convert it 
print type(df.at[0,'w']) 
<type 'numpy.int64'> 

df['w'] = df['w'].astype(str) 

print df.groupby(['x','y'])['w'].apply(','.join).reset_index() 
    x y w 
0 1 2 5,7 
1 3 4 3,5 
2 5 4 8 
3 5 9 9 

：

print df 
    x y w 
0 1 2 5 
1 1 2 5 
2 1 2 5 
3 1 2 7 
4 3 4 3 
5 5 4 8 
6 3 4 5 
7 5 9 9 

df['w'] = df['w'].astype(str) 
print df.groupby(['x','y'])['w'].apply(lambda x: ','.join(x.drop_duplicates())) 
     .reset_index() 

    x y w 
0 1 2 5,7 
1 3 4 3,5 
2 5 4 8 
3 5 9 9 

または変更EdChumソリューション：

print df.groupby(['x','y'])['w'].apply(lambda x: ','.join(x.astype(str).drop_duplicates())) 
     .reset_index() 

    x y w 
0 1 2 5,7 
1 3 4 3,5 
2 5 4 8 
3 5 9 9 

Answer 2

あなたはgroupbyをすることができますが

In [220]: 
df.groupby(['x','y'])['w'].apply(lambda x: ','.join(x.astype(str))) 

Out[220]: 
x y 
1 2 5,7 
3 4 3,5 
5 4  8 
    9  9 
Name: w, dtype: object 

In [221]: 
df.groupby(['x','y'])['w'].apply(lambda x: ','.join(x.astype(str))).reset_index() 

Out[221]: 
    x y w 
0 1 2 5,7 
1 3 4 3,5 
2 5 4 8 
3 5 9 9 

EDITあなたの修正されたサンプルの

：列「x」と「y」と「W」の列にラムダを適用する上で、必要な場合はastypeを使用してdtypeをキャストする必要があります。

In [237]: 
df.groupby(['x','y'])['w'].apply(lambda x: ','.join(x.unique().astype(str))).reset_index() 

Out[237]: 
    x y w 
0 1 2 5,7 
1 3 4 3,5 
2 5 4 8 
3 5 9 9