熊猫在列表列上分组

Question

我有一个pandas数据框，其中包含包含lists的列：

df = pd.DataFrame({'List': [['once', 'upon'], ['once', 'upon'], ['a', 'time'], ['there', 'was'], ['a', 'time']], 'Count': [2, 3, 4, 1, 2]})

Count   List
2    [once, upon]
3    [once, upon]
4    [a, time]
1    [there, was]
2    [a, time]

如何合并“ List列和“ Count列求和？ 预期结果是：

Count   List
5     [once, upon]
6     [a, time]
1     [there, was]

我试过了：

df.groupby('List')['Count'].sum()

结果是：

TypeError: unhashable type: 'list'

Answer 1

一种方法是先转换为元组。 这是因为pandas.groupby要求密钥是可哈希的。 元组是不可变且可哈希的，但列表不是。

res = df.groupby(df['List'].map(tuple))['Count'].sum()

结果：

List
(a, time)       6
(once, upon)    5
(there, was)    1
Name: Count, dtype: int64

如果需要将结果作为数据框中的列表，则可以转换回：

res = df.groupby(df['List'].map(tuple))['Count'].sum()
res['List'] = res['List'].map(list)

#            List  Count
# 0     [a, time]      6
# 1  [once, upon]      5
# 2  [there, was]      1