在PANDAS DataFrames中，每组每组将值折叠为多列的pythonic方法是什么?

Question

给定数据框，将折叠的值折叠为列的集合很简单：

df.groupby('A')['B'].apply(set)

但是，如果您想在多个列上进行pythonic的方式以及在数据框中的结果？

例如以下数据框：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'user_id': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3], 
               'class_type': ['Krav Maga', 'Yoga', 'Ju-jitsu', 'Krav Maga', 'Ju-jitsu','Krav Maga', 'Karate'], 
               'instructor': ['Bob', 'Alice','Bob', 'Alice','Alice', 'Alice','Bob']})

结果想要的是以下面的数据框架以Pythonic生成的数据框架：

|user_id|class_type             |instructor     |
|-------|-----------------------|---------------|
|  1    | {Krav Maga, Ju-jitsu} | {Bob, Alice}  |
|  2    | {Krav Maga, Yoga}     | {Alice}       | 
|  3    | {Karate, Ju-jitsu}    | {Bob}         | 
|  4    | {Krav Maga}           | {Alice}       | 

这是一个虚拟示例。问题来自："如果我有一张带有30列的桌子，我想以pythonic的方式实现这一目标怎么办？"

目前我有一个解决方案，但我认为不是最好的方法：

df[['grouped_B', 'grouped_C']] = df.groupby('A')[['B','C']].transform(set)
deduped_and_collapsed_df = df.groupby('A')[['A','grouped_B', 'grouped_C']].head(1)

预先感谢您！

Answer 1

In [11]: df.groupby('user_id', as_index=False).agg(lambda col: set(col.values.tolist()))
Out[11]:
   user_id             class_type    instructor
0        1  {Krav Maga, Ju-jitsu}  {Alice, Bob}
1        2      {Yoga, Krav Maga}       {Alice}
2        3     {Ju-jitsu, Karate}         {Bob}
3        4            {Krav Maga}       {Alice}

或@jezrael的较短版本：

In [12]: df.groupby('user_id').agg(lambda x: set(x))
Out[12]:
                    class_type    instructor
user_id
1        {Krav Maga, Ju-jitsu}  {Alice, Bob}
2            {Yoga, Krav Maga}       {Alice}
3           {Ju-jitsu, Karate}         {Bob}
4                  {Krav Maga}       {Alice}

Answer 2

这是collections.defaultdict方法。Pythonic是主观的。

此解决方案当然不是pandonic/pandoror的。与lambda一起使用groupby.agg时，DataFrames通常具有较大的开销，因此您可能会发现以下解决方案更有效。

from collections import defaultdict
d_class, d_instr = defaultdict(set), defaultdict(set)
for row in df.itertuples():
    idx, class_type, instructor, user_id = row
    d_class[user_id].add(class_type)
    d_instr[user_id].add(instructor)
res = pd.DataFrame([d_class, d_instr]).T.rename(columns={0: 'class_type', 1: 'instructor'})

结果：

              class_type    instructor
1  {Krav Maga, Ju-jitsu}  {Bob, Alice}
2      {Krav Maga, Yoga}       {Alice}
3     {Ju-jitsu, Karate}         {Bob}
4            {Krav Maga}       {Alice}