如何根据另一列的行值查看另一列的数据？

Question

我有一个 dataframe：

data = [['Alex',10],['Alex',11],['Alex',8],['Bob',12],['Bob',14],['Clarke',13]]
df2 = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'])

我想打印名称唯一值的年龄值。 例如，我想打印名称“Alex”等的所有年龄值。 我尝试解析唯一的 Name 值，所以最后我会打印：

Alex: 10,11,8
Bob: 12,14
Clarke: 13

如何打印 dataframe 的每个唯一名称的年龄值？

for name in df2['Name'].unique():
  print(name)
  print(df2['Age'])

Answer 1

你可以试试这个

unique = df2.groupby(by='Name')['Age'].apply(list)
for i in unique.iteritems():
    print(i)

output

('Alex', [10, 11, 8])
('Bob', [12, 14])
('Clarke', [13])

Answer 2

基于上面 Ade_1 的回答，您可以使用以下代码格式化 output 以符合您的要求：

unique = df2.groupby(by='Name')['Age'].apply(list)
for name in unique.index:
    ages = str(unique[name]).strip('[]')
    print('{}: {}'.format(name, ages))

output 将是：

Alex: 10, 11, 8
Bob: 12, 14
Clarke: 13