这是我的数据框:
> df
a b
0 1 set([2, 3])
1 2 set([2, 3])
2 3 set([4, 5, 6])
3 1 set([1, 34, 3, 2])
现在,当我groupby
时,我想更新集合。如果它是一个 list
就没有问题。但是我的命令的输出是:
> df.groupby('a').sum()
a b
1 NaN
2 set([2, 3])
3 set([4, 5, 6])
在groupby中更新集合应该怎么做?我正在寻找的输出如下:
a b
1 set([2, 3, 1, 34])
2 set([2, 3])
3 set([4, 5, 6])
最佳答案
这可能接近你想要的
df.groupby('a').apply(lambda x: set.union(*x.b))
在这种情况下,它采用集合的并集。
如果您需要保留您可以使用的列名:
df.groupby('a').agg({'b':lambda x: set.union(*x)}).reset_index('a')
结果:
a b
0 1 set([1, 2, 3, 34])
1 2 set([2, 3])
2 3 set([4, 5, 6])
关于python - 在 Pandas 数据框中使用groupby时如何连接集合?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32967201/