Python 3.x 按列显示所有分组

上面的代码给出了col1和col2，如何用col1和col2显示col3的结果？

IIUC您可以使用

你可以用

您可以将agg与lambda函数一起使用来列出这两个列

df1 = df.groupby('col1', as_index=False).agg(list)

print (df1)

   col1                  col2           col3
0   33  [hello, hello1, hello2]     [1, 2, 3]
1   34  [hello3, hello4, hello5]    [4, 5, 6]

您可以将agg与lambda函数一起使用来列出这两个列

df1 = df.groupby('col1', as_index=False).agg(list)

print (df1)

   col1                  col2           col3
0   33  [hello, hello1, hello2]     [1, 2, 3]
1   34  [hello3, hello4, hello5]    [4, 5, 6]

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谢谢，在我的方法中使用agg和使用apply as有什么不同？@william007为每个组聚合每个列，因此您的函数列表将应用于每个组的每个列。agg还提供了为每列应用不同函数的灵活性。其中as适用于每个组的功能。你可以阅读它们，它们真的很有用。谢谢，在我的方法中使用agg和使用apply as有什么不同？@william007为每个组聚合每个列，因此你的函数列表将应用于每个组的每个列。agg还提供了为每列应用不同函数的灵活性。其中as适用于每个组的功能。你可以阅读他们真的很有帮助。谢谢，在我的方法中使用agg和使用apply as有什么不同？谢谢，在我的方法中使用agg和使用apply as有什么不同？

dfQ = df.groupby('col1').agg(lambda x: list(x)).reset_index()