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Pandas groupby multiple columns、list of multiple columns

次のデータがあります。

Invoice NoStockCode Description                         Quantity    CustomerID  Country
536365  85123A      WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER  6           17850       United Kingdom
536365  71053       WHITE METAL LANTERN                 6           17850       United Kingdom
536365  84406B      CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER      8           17850       United Kingdom

Groupbyを実行しようとしているので、次の操作ができます。

df.groupby(['InvoiceNo','CustomerID','Country'])['NoStockCode','Description','Quantity'].apply(list)

出力を取得したい

|Invoice |CustomerID |Country        |NoStockCode              |Description                                                                                 |Quantity       
|536365| |17850      |United Kingdom |85123A, 71053, 84406B    |WHITE HANGING HEART T-LIGHT HOLDER, WHITE METAL LANTERN, CREAM CUPID HEARTS COAT HANGER     |6, 6, 8

代わりに私は得る：

|Invoice |CustomerID |Country        |0         
|536365| |17850      |United Kingdom |['NoStockCode','Description','Quantity']

Aggやその他の方法を試しましたが、すべての列をリストとして結合することができませんでした。リスト関数を使用する必要はありませんが、最終的には異なる列をリストにする必要があります。

pythonpandaspandas-groupby
5
GrandmasLove

現在、コードを再現できませんが、次のように思います。

print (df.groupby(['InvoiceNo','CustomerID','Country'], 
                  as_index=False)['NoStockCode','Description','Quantity']
          .agg(lambda x: list(x)))

期待される出力が得られます

6
Ben.T

IIUC

df.groupby(['Invoice','CustomerID'],as_index=False)['Description','NoStockCode'].agg(','.join)
Out[47]: 
   Invoice  CustomerID                                        Description  \
0   536365       17850  WHITEHANGINGHEARTT-LIGHTHOLDER,WHITEMETALANTER...   
           NoStockCode  
0  85123A,71053,84406B
1
YO and BEN_W

次のバリエーションを使用してみてください。

df.groupby('company').product.agg([('count', 'count'), ('NoStockCode', ', '.join), ('Descrption', ', '.join), ('Quantity', ', '.join)])
1
Syed