Python 如何按列分组并将agg作为Dask数据帧中另一列的列表？

我有一个Dask数据帧，我想从中按列分组，并将agg作为其他列的列表

e、 g:

ddf.groupby（'group_id'）['name'，'department'].agg（list）

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是否有一种方法可以实现它？

以dask的时间序列为例，可以使用以下方法实现列表中的列聚合：

import dask
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
df = dask.datasets.timeseries()
name_aggr = df.groupby(["id"])['name'].apply(list, meta=pd.DataFrame).compute()

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谢谢@rpanai的帮助

以dask的时间序列为例，可以使用以下方法将列聚合到列表中：

import dask
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd
df = dask.datasets.timeseries()
name_aggr = df.groupby(["id"])['name'].apply(list, meta=pd.DataFrame).compute()

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谢谢@rpanai的帮助

也许不是最优雅的方式你能试试这个吗

ddf.groupby（'group_id'）['name'].apply（list）.compute（）

它会引发一个警告，您能否使用时间序列数据集添加一个示例

dask.datasets.timeseries（）

@user7440787您得到的警告是哪一个？我可以看到两个：第一个与元数据的缺乏有关，并且可以轻松地修复添加此信息的问题。第二个是未来警告，它与数据集的构建方式有关。这对于

dask是固定的。\uuuu version\uuuu>=1.2.2

@user7440787您可以轻松地修复添加元数据的问题。从

df=dask.datasets.timeseries（）

中，您可以使用

df.groupby（[“id”]）['name'].apply（list，meta=pd.DataFrame.compute（）

或`df.groupby（[“id”]）['name'].apply（list，meta='str'）.compute（）。您应该将其作为答案，以便其他用户更容易找到解决方案。请在这里发表评论，这样我可以投票给你。@rpanai谢谢你的帮助！也许不是最优雅的方式你能试试这个吗

ddf.groupby（'group_id'）['name'].apply（list）.compute（）

它会引发一个警告，您能否使用时间序列数据集添加一个示例

dask.datasets.timeseries（）

@user7440787您得到的警告是哪一个？我可以看到两个：第一个与元数据的缺乏有关，并且可以轻松地修复添加此信息的问题。第二个是未来警告，它与数据集的构建方式有关。这对于

dask是固定的。\uuuu version\uuuu>=1.2.2

@user7440787您可以轻松地修复添加元数据的问题。从

df=dask.datasets.timeseries（）

中，您可以使用

df.groupby（[“id”]）['name'].apply（list，meta=pd.DataFrame.compute（）

或`df.groupby（[“id”]）['name'].apply（list，meta='str'）.compute（）。您应该将其作为答案，以便其他用户更容易找到解决方案。请在这里发表评论，这样我可以投票给你。@rpanai谢谢你的帮助！