如何在運行時在 Pandas DataFrame 上構建語句以執行 groupby 操作？

Question

我有一個 Pandas DataFrame dfs和一個列表headers

列表headers在運行時被分配了 DataFrame dfs的列名。

例如，讓我們考慮使用dfs的列名分配列表：

["Information_type", "Interface", "Type_of_Interface", "Connection_Mechanism"]

我想在 DataFrame dfs上執行以下groupby和agg操作，而無需明確提及 groupby 操作中的列名，即"Information_type": " ".join ”.join， "Interface": " ".join ：“”.join， "Type_of_Interface": " ".join , "Connection_Mechanism": " ".join :

dfs[0]=dfs[0].groupby("grp").agg({"Information_type": " ".join, "Interface": " ".join, "Type_of_Interface": " ".join, "Connection_Mechanism": " ".join})

基本上在運行時將"Information_type": " ".join, "Interface": " ".join, "Type_of_Interface": " ".join, "Connection_Mechanism": " ".join寫入上述行。

如果這樣的事情是可能的，那就太好了，否則我將不得不手動編輯列名並為每個表執行groupby和agg操作！

感謝你的幫助。 提前致謝！

Answer 1

IIUC 這就是你想要的：

#setup
df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(0,5,25),
                   'b':np.random.randint(0,5,25),
                   'c':np.random.randint(0,5,25), 
                   'd':np.random.randint(0,5,25)}, dtype = str)

cols = ['b','c']

df.groupby('a').agg({col: " ".join for col in cols})

Output

               b              c
a                              
0  0 0 3 3 4 2 3  3 3 4 0 4 3 2
1      2 4 1 2 1      3 0 2 1 3
2        0 0 4 2        1 3 1 3
3    2 2 4 1 3 0    3 1 1 1 2 0
4          4 2 0          2 0 3