将值的子集分组到每个键的单行列表中，但如果条件为true，则添加None

Question

假设我要对groupby进行以下数据处理：

Key Prod Val 
A     a   1
A     b   0
B     a   1
B     b   1
B     d   1
C     a   0
C     b   0 

我想对表进行分组，因此每个键A，B和C都有一行，并且包含一个包含与键相对应的prod值的列表。 但是该元素应该只在对应的val的指示符为1的列表中。 如果整个键的子集完全为0，则该键应该只获得none值。 这是我使用上面相同的示例所寻找的结果：

Key List 
A    [a]   
B    [a, b, d]   
C     None

在熊猫中执行此操作的最有效方法是什么？

Answer 1

我们试试吧：

df.query('Val == 1').groupby('Key')['Prod'].agg(lambda x: list(x)).reindex(df.Key.unique())

输出：

Key
A          [a]
B    [a, b, d]
C          NaN
dtype: object

Answer 2

我认为仅制作一个新的数据框将是最简单的：

df2 = pd.DataFrame(columns = ['list'], index = set(df1.Key))

for i, row in df2.iterrows():
    df2.loc[i, 'list'] = []

for i, row in df1.iterrows():
    key = df1.loc[i, 'key']
    if df1.loc[i, 'val'] == 1:
        df2.loc[key, 'list'].append(df1.loc[i, 'prod'])