Python 3.x 通过在Python中组合具有相同索引的值来创建新列？

我试图通过

groupby

现有列和

join

其值来创建一个新列

例如，原始数据帧（df）如下所示：

index  col1 col2 col3
0      bar   tic   A
1      bar   tac   B
2      far   toe   C
3      far   toe   D

然后，如果

col1

和

col2

完全匹配，我想将

col3

中的值与“-”连接起来创建col4。
所需格式为：

index  col1 col2 col3 col4
0      bar  tic    A    A
1      bar  tac    B    B
2      far  toe    C   C-D
3      far  toe    D   C-D

我使用了下面的代码，但没有得到预期的结果，并收到警告消息“UserWarning:Pandas不允许通过新属性名创建列” 我该怎么办

import pandas as pd

df.col4 = df.groupby(['col1', 'col2'])['col3'].apply(lambda x: '-'.join(x))
df.drop_duplicates() 

---

使用

GroupBy.transform

：

df['col4'] = df.groupby(['col1', 'col2'])['col3'].transform('-'.join)

  col1 col2 col3 col4
0  bar  tic    A    A
1  bar  tac    B    B
2  far  toe    C  C-D
3  far  toe    D  C-D

---

如果要聚合行，请使用

GroupBy.apply

链接

reset\u index

：

df.groupby(['col1', 'col2'])['col3'].agg('-'.join).reset_index()

  col1 col2 col3
0  bar  tac    B
1  bar  tic    A
2  far  toe  C-D

---

使用

GroupBy.transform

：

df['col4'] = df.groupby(['col1', 'col2'])['col3'].transform('-'.join)

  col1 col2 col3 col4
0  bar  tic    A    A
1  bar  tac    B    B
2  far  toe    C  C-D
3  far  toe    D  C-D

---

如果要聚合行，请使用

GroupBy.apply

链接

reset\u index

：

df.groupby(['col1', 'col2'])['col3'].agg('-'.join).reset_index()

  col1 col2 col3
0  bar  tac    B
1  bar  tic    A
2  far  toe  C-D