Pandas: como agrupar linhas em uma lista usando groupby

Você pode usar os seguintes métodos para agrupar linhas do DataFrame em uma lista usando GroupBy no pandas:

Método 1: agrupar linhas em uma lista para uma coluna

 df. groupby (' group_var ')[' values_var ']. agg ( list ). reset_index (name=' values_var ')

Método 2: agrupar linhas em uma lista para múltiplas colunas

 df. groupby (' team '). agg (list)

Os exemplos a seguir mostram como usar cada método na prática com o seguinte DataFrame do pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'],
                   ' points ': [10, 10, 12, 15, 19, 23, 20, 20, 26],
                   ' assists ': [6, 8, 9, 11, 13, 8, 8, 15, 10]})

#view DataFrame
print (df)

  team points assists
0 to 10 6
1 to 10 8
2 to 12 9
3 to 15 11
4 B 19 13
5 B 23 8
6 C 20 8
7 C 20 15
8 C 26 10

Exemplo 1: Agrupar linhas em uma lista para uma coluna

Podemos usar a seguinte sintaxe para agrupar as linhas por coluna de equipe e produzir uma lista para os valores da coluna de pontos :

 #group points values into list by team
df. groupby (' team ')[' points ']. agg ( list ). reset_index (name=' points ')

     team points
0 A [10, 10, 12, 15]
1 B [19, 23]
2 C [20, 20, 26]

Podemos ver que uma lista de valores de pontos é produzida para cada equipe única no DataFrame.

Exemplo 2: Agrupar linhas em uma lista para múltiplas colunas

Podemos usar a seguinte sintaxe para agrupar linhas por coluna de equipe e produzir uma lista de valores para os pontos e colunas de assistência :

 #group points and assists values into lists by team
df. groupby (' team '). agg ( list )

	assist points
team		
A [10, 10, 12, 15] [6, 8, 9, 11]
B [19, 23] [13, 8]
C [20, 20, 26] [8, 15, 10]

Podemos ver que uma lista de valores de pontos e uma lista de valores de assistência são produzidas para cada equipe única no DataFrame.

Nota : Você pode encontrar a documentação completa da operação GroupBy no pandas aqui .

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Pandas: como calcular a soma acumulada por grupo
Pandas: como contar valores únicos por grupo
Pandas: como calcular o modo por grupo
Pandas: como calcular a correlação por grupo