python-在groupby中连接字符串

我有这个数据框：

df = pd.DataFrame({'A': {0: '1',  1: '2',  2: '4',  3: '7',  4: '7'},
 'B': {0: 'S', 1: 'S', 2: 'D', 3: 'D', 4: 'S'},
 'C': {0: 'XX',  1: 'WX',  2: 'WX',  3: 'XX',  4: 'XW'},
 'Location': {0: '32',  1: '63',  2: '32',  3: '42',  4: '42'}})

我创建了这个函数：

def Transformation(df_, col_names):
    # function code (irrelevant for the problem statement)
    df_.groupby([col_names,"Location"]) # the line problem
    # function code (irrelevant for the problem statement)
    return df_ # (irrelevant for the problem statement)

Transformation(z, ["A", "B"]) # How you call the function. col_names has to be more than 1.

#上面的行问题

：如何将groupby参数中的

列名称

与

位置

连接起来？您可以假设，

维度

始终作为包含多个元素的字符串列表提供，如下所示：

Transformation(df, ["A", "B"])
Transformation(df, ["C", "A"])
Transformation(df, ["A", "B", "C", "D"]) # You can assume that the whole abecedary is in the columns of `df` and you can combine them as you wish, but for minimal example purposes I think two is enough

“Location”

无法进入

维度

参数内部（出于函数目的），如果这样做，函数将引发错误。因此，假设

“Location”

从未出现在输入参数中，而是添加到函数代码的某个地方，当我添加

时，“Location”

就是我遇到问题的地方

我使用的方法之一，我不明白为什么不起作用：

df_.groupby(col_names.append("Location"))

这让我想到：

x = ["A","B", "C"]
x_aux = x.append("Location")
x_aux # gives "None"

但是

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为什么会这样？在groupby函数中连接它的任何建议？

您可以将位置放在列表中，并使用“+”来连接列表

df_.groupby(col_names+["Location"])

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您可以将位置放在列表中，并使用“+”对列表进行合并

df_.groupby(col_names+["Location"])

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这很简单。你知道为什么我给出的示例

x_aux=x.append（“位置”）

给出了

None

？@Chris，append函数更改列表x，但不返回任何值。这就是为什么将x.append（…）赋给x_aux时，x_aux是None，因为新元素直接附加到x上。这非常简单。你知道为什么我给出的示例

x_aux=x.append（“位置”）

给出了

None

？@Chris，append函数更改列表x，但不返回任何值。这就是为什么将x.append（…）指定给x_aux时，x_aux是None，因为新元素直接附加到x。