我在以下数据集上使用了这段巧妙的代码
df = pd.DataFrame({
'contact_email': ['info@info.com', 'info@info.com', 'info@info.com'],
'interest': ['Math', 'Science', 'Science']
})
print(df)
interest contact_email
0 Math info@info.com
1 Science info@info.com
2 Science info@info.com
df = df.groupby('Contact_Email').agg({'interest' : ' '.join}).reset_index()
print(df)
contact_email AOI
0 info@info.com Math Science Science
这与我想要的非常接近,但我只需要返回唯一的利息。(我有用户/客户输入相同的表单,几乎10次输入相同的值!)
还有,有没有人知道如何删除0,1,2,3索引,这是一件好事。
谢谢!
使用unique
删除重复项:
df = (df.groupby('contact_email')
.agg({'interest' : lambda x: ' '.join(x.unique())})
.reset_index())
print(df)
contact_email interest
0 info@info.com Math Science
或set
s,但应更改值的顺序:
df = df.groupby('contact_email').agg({'interest' : lambda x: ' '.join(set(x))}).reset_index()
print(df)
contact_email interest
0 info@info.com Math Science
或drop_duplicates
:
df = (df.drop_duplicates(subset=['contact_email','interest'])
.groupby('contact_email')
.agg({'interest' : ' '.join})
.reset_index())
print(df)
contact_email interest
0 info@info.com Math Science
这篇关于使用agg&;联接对一列进行分组,但仅按唯一值进行分组(&A)的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持跟版网!