Python 合并数据帧行

我有一个熊猫数据框，看起来像这样：

Time Image_names
0    [a,b,c,d]
0    [a,c,d,e]
0    [c,d,e,f]
1    [e,f,g,h]
1    [f,g,h,i]

我希望获得的是：给定时间内所有唯一的图像名称

Time Image_names
0    [a,b,c,d,e]
1    [e,f,g,h,i]

我不确定是否必须使用groupby或joins

---

T

您可以使用

set

s=df.groupby('Time',as_index=False).Image_names.sum()
s.Image_names=list(map(set,s.Image_names))
s
Out[2034]: 
   Time         Image_names
0     0  {b, c, d, a, f, e}
1     1     {g, h, f, i, e}

---

一种方法是使用

itertools.chain

：

from itertools import chain
import pandas as pd


df = pd.DataFrame({'Time': [0, 0, 0, 1, 1],
                   'Image_names': [['a', 'b', 'c', 'd'],
                                   ['a', 'c', 'd', 'e'],
                                   ['c', 'd', 'e', 'f'],
                                   ['e', 'f', 'g', 'h'],
                                   ['f', 'g', 'h', 'i']]})

df = df.groupby('Time')['Image_names'].apply(chain.from_iterable).map(set).reset_index()

#    Time         Image_names
# 0     0  {c, a, f, d, e, b}
# 1     1     {g, h, f, e, i}

解释

• 应用

  chain.from_iterable

  将每个组的列表加入到每个组的一个大列表中
• 映射

  set

  然后为每个组创建一个集合

• reset_index

  确保结果是具有所需列标题的数据帧

---

您可以使用以下功能：

import pandas as pd
import numpy as np

a=pd.DataFrame([[0,['a','b','c','d']],[0,['a','c','d','e']],
                [0,['c','d','e','f']],[1,['e','f','g','h']],
                [1,['f','g','h','i']]],
                columns=['Time','Image_names'])
a.groupby('Time')['Image_names'].sum().apply(np.unique)

#Out[242]: 
#Time
#0    [a, b, c, d, e, f]
#1       [e, f, g, h, i]
#Name: Image_names, dtype: object

---

从@jpp开始，您所需要的就是：df.groupby（'Time'）['Image\u names'].apply（lambda x:set（chain.From\u iterable（x）））这非常有效！但一旦我使用df.to_CSV（“resultsDf.CSV”）将此数据写入CSV，图像名称就会显示为set（[b，c，d，a，f，e]）@JagannathSaragadam adding

s.Image_names=s.Image_names.apply（list）

then to_CSV:-）