Pandas dataframe 按 ID 合并文本行

Question

我有一个数据框如下：

ID    Date          Text  
1     01/01/2019    abcd
1     01/01/2019    pqrs
2     01/02/2019    abcd
2     01/02/2019    xyze

我想使用 group by 子句将 Text 合并到 Python 中的 ID。

我想通过分组 ID 来合并“Text”列。

ID    Date        Text
1     01/01/2019  abcdpqrs
2     01/02/2019  abcdxyze

我想在 Python 中执行此操作。

我尝试了以下代码块，但没有成功：

groups = groupby(dataset_new, key=ID(1))
dataset_new.group_by{row['Reference']}.values.each do |group| puts [group.first['Reference'], group.map{|r| r['Text']} * ' '] * ' | ' end

我还尝试使用公式合并 excel 中的文本，但它也没有给出所需的结果。

Answer 1

试试 groupby 和 sum。从您的错误消息和 df.info() 的输出来看，似乎在 Text 列中混合了数据类型和 NaN。我建议使用 fillna('') 将 NaN 转换为空字符串，然后使用 astype(str) 将列中的所有元素转换为字符串。

df = pd.DataFrame({'ID': [1,1,2,2], 
                   'Date': ['01/01/2019', '01/01/2019', '01/02/2019', '01/02/2019'],
                   'Text': ['abcd', 'pqrs', 'abcd', 'xyze']})

df['Text'] = df['Text'].fillna('').astype(str)
df_grouped = df.groupby(['ID', 'Date'])['Text'].sum()
print(df_grouped)

这应该return

ID  Date      
1   01/01/2019    abcdpqrs
2   01/02/2019    abcdxyze

Pandas dataframe 按 ID 合并文本行

Pandas dataframe Merge text rows group by ID

merge

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python-3.x

pandas-groupby