Python pandas 应用 groupby 和 agg，并更新 orig 列

发布于04月03日

我有一个数据帧df:

   Group1.  Group2  Val
0      1      Q      2
1      1      Q      3
2      2      R      8
3      4      Y      9

我想用每个组的值列表更新df，因此新的df将是

   Group   Group2   Val     new
0      1    Q        2     [2, 3]
1      1    Q        3     [2, 3]
2      2    R        8     [8]
3      4    Y        9     [9]

这样做的最佳方式是什么？

推荐答案

您不能直接使用groupby.transform，因此groupby.agg和map(如果有多个石斑鱼，则为merge):

df['new'] = df['Group'].map(df.groupby('Group')['Val'].agg(list))

输出:

   Group  Val     new
0      1    2  [2, 3]
1      1    3  [2, 3]
2      2    8     [8]
3      4    9     [9]

使用多个列进行分组:

cols = ['Group1', 'Group2']
df['new'] = df.merge(df.groupby(cols)['Val'].agg(list),
                     left_on=cols, right_index=True, how='left')['Val_y']

示例:

   Group1 Group2  Val     new
0       1      Q    2  [2, 3]
1       1      Q    3  [2, 3]   # used Q here as example
2       2      R    8     [8]
3       4      Y    9     [9]