Pandas：在列中聚合列表值

Question

我有以下數據幀：

data = {'VehID' : pd.Series([10000,10000,10000,10001,10001,10001,10001]),
        'JobNo' : pd.Series([1,2,2,1,2,3,3]),
        'Material' : pd.Series([5005,5100,5005,5888,5222,5888,5222])}
df   = pd.DataFrame(data, columns=['VehID','JobNo','Material'])

它看起來像這樣：

   VehID    JobNo  Material
0  10000      1      5005
1  10000      2      5100
2  10000      2      5005
3  10001      1      5888
4  10001      2      5222
5  10001      3      5888
6  10001      3      5222

我想確定每輛車連續工作中出現的材料。 例如，

VehID  Material  Jobs
10000    5005    [1,2]
10001    5222    [2,3]

我想避免使用for循環。 有沒有人對這個解決方案有什么建議？ 提前致謝..

Answer 1

您可以先使用pandas.DataFrame.groupby數據收集到列表中，然后使用list構造函數將pandas.DataFrame.apply作為函數收集：

>>> res = df.groupby(['VehID', 'Material'])['JobNo'].apply(list).reset_index()
>>> res
   VehID  Material   JobNo
0  10000      5005  [1, 2]
1  10000      5100     [2]
2  10001      5222  [2, 3]
3  10001      5888  [1, 3]

現在您可以過濾掉所有非連續列表：

>>> f = res.JobNo.apply(lambda x: len(x) > 1 and sorted(x) == range(min(x), max(x)+1))
>>> res[f]
   VehID  Material   JobNo
0  10000      5005  [1, 2]
2  10001      5222  [2, 3]

您可以通過更智能的功能加速它 - 首先在res存儲alreadt排序列表，然后檢查min，max和len與相同長度的范圍