Python 数据帧中的分组和关联值

我在这个网站上找到了我问题的答案，但是提供的答案不适合我，所以我提出了不同的要求。我将使用相同的数据并显示我得到的结果

因此，基本上，我有一个数据帧，其中一列有重复的值，我想将这些值分组到一行中，并且我想将另一列的值作为组合行的值连接起来

下面是一个例子：

data = np.array([['John', 'Smith', 1], ['John', 'Smith', 7], ['Eric', 'Adams', 9], ['Jane', 'Doe', 14], ['Jane', 'Doe', 16], ['John', 'Smith', 19]])

df = pd.DataFrame(data, columns=['FIRST_NM', 'LAST_NM', 'PAGE_NUM'])

产出如预期：

    FIRST_NM    LAST_NM     PAGE_NUM
0   John        Smith       1
1   John        Smith       7
2   Eric        Adams       9
3   Jane        Doe         14
4   Jane        Doe         16
5   John        Smith       19

这是我在对

FIRST\u NM

和

LAST\u NM

的值进行分组并将

PAGE\u NUM

的值串联在一起后想要得到的：

    FIRST_NM    LAST_NM     PAGE_NUM
0   John        Smith       1,7,19
1   Eric        Adams       9
2   Jane        Doe         14,16

    FIRST_NM    LAST_NM     PAGE_NUM
0   John        Smith       1,7,19
1   Eric        Adams       9
2   Jane        Doe         14,16

建议的解决方案对我来说很有意义，就是使用以下方法：

df.groupby(['FIRST_NM', 'LAST_NM']).apply(lambda group: ','.join(group['PAGE_NUM']))

然而，不幸的是，这似乎没有任何效果，我得到了完全相同的结果：

    FIRST_NM    LAST_NM     PAGE_NUM
0   John        Smith       1
1   John        Smith       7
2   Eric        Adams       9
3   Jane        Doe         14
4   Jane        Doe         16
5   John        Smith       19

谁能帮我指出我做错了什么

非常感谢

JF

通过

groupby（）

和

agg（）

尝试：

如果需要唯一值，则使用：

out=df.groupby(['FIRST_NM','LAST_NM'],sort=False,as_index=False).agg({'PAGE_NUM':set})
out['PAGE_NUM']=out['PAGE_NUM'].astype(str).str[1:-1].str.replace("'",'')

输出的输出

：

    FIRST_NM    LAST_NM     PAGE_NUM
0   John        Smith       1,7,19
1   Eric        Adams       9
2   Jane        Doe         14,16