pandas - Groupby 转换到 Pandas 中的列表不起作用

Question

最好用一个例子来描述

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
  'a'   : ['A','B','C','A','B','C','A','B','C'],
  'b': [1,2,3,4,5,6,7,8,9]}
)

我想创建一个包含在 list 中的列列元素 b按列分组 a
导致以下

   a    b      c
0  A    1  [1, 4, 7]
1  A    4  [1, 4, 7]
2  A    7  [1, 4, 7]
3  B    2  [2, 5, 8]
4  B    5  [2, 5, 8]
5  B    8  [2, 5, 8]
6  C    3  [3, 6, 9]
7  C    6  [3, 6, 9]
8  C    9  [3, 6, 9]

我可以用 groupby 做到这一点和 apply或 agg然后像这样加入数据帧

df_tmp = df.groupby('a')['b'].agg(list).reset_index()
df.merge(df_tmp, on='a')

但我也希望对 transform 做同样的事情

df['c'] = df.groupby('a')['b'].transform(list)

但专栏c与列 b 相同

还有以下

df.groupby('a')['b'].transform(lambda x: len(x))

返回具有值 3 的系列即分组元素的长度为 3(预期)

还有这个

df.groupby('a')['b'].transform(lambda x: list(x))

没有提供预期的结果。

所以对于我的问题，我怎样才能通过 groupby 和转换获得所需的结果
pandas版本是 1.0.5

Answer 1

我在下面提出了一个解决方案。 PS:transform 应该有问题, 当对象类型为 list tuple或 set ..

df.groupby('a')['b'].transform(lambda x : [x.tolist()]*len(x))
Out[226]: 
0    [1, 4, 7]
1    [1, 4, 7]
2    [1, 4, 7]
3    [2, 5, 8]
4    [2, 5, 8]
5    [2, 5, 8]
6    [3, 6, 9]
7    [3, 6, 9]
8    [3, 6, 9]
Name: b, dtype: object