Pandas 基于另一列中的组，在Dataframe中使用分隔符分隔一列值

我有一个如下所示的数据框：

   # df

    colA       colB      

   rqqrs        vqtr            
   MNO          vqtr 
   japl         vqtr
   nsam2        raqm        
   many         3tyua
   3juaik7      3tyua
   janit        yua7us  

我希望从这个数据框中得到的是把一排可乐拼凑在一起 在ColB中具有相同的值。例如，在上表中，前三行 应该作为单行使用，因为这些行的ColB的所有值都相同

因此，输出应该如下所示（分隔符可以是分号或：&等，在下面的示例中我使用了：&）

老实说，对于如何实现这一点，我没有太多的想法。我尝试按ColB对旧数据帧进行分组，然后使用ColB唯一项作为字典中的键，并尝试将ColA项放入值中

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然而，这些似乎都不起作用。如果我能得到一些帮助，那将非常有帮助。

我们可以通过

加入
来做
agg

df.groupby('colB').colA.agg(' ;&'.join)
colB
3tyua         many ;&3juaik7
raqm                   nsam2
vqtr      rqqrs ;&MNO ;&japl
yua7us                 janit
Name: colA, dtype: object

我们可以使用
join

df.groupby('colB').colA.agg(' ;&'.join)
colB
3tyua         many ;&3juaik7
raqm                   nsam2
vqtr      rqqrs ;&MNO ;&japl
yua7us                 janit
Name: colA, dtype: object

或者，您可以将“groupby”与“apply（list）”一起使用。“.unique（）”确保元素只列出一次：

df_grouped=df.groupby('colB')['colA'].unique().apply(list)

或者，您可以将“groupby”与“apply（list）”一起使用。“.unique（）”确保元素只列出一次：

df_grouped=df.groupby('colB')['colA'].unique().apply(list)

非常感谢。工作得很有魅力！非常感谢。工作得很有魅力！