Python 将多个列连接到多行中

我有一个熊猫数据框。我想基于一个带有标识符的列连接多个列。可能有多行列需要连接。我只使用字符串

例如，我有一个数据集，如下所示：

 Identifier     Op1 Op2 Op3
 A     str_1    str_2   str_3
 B     str_4    str_5   str_6
 B     str_7    str_8   str_9
 B     str_10   str_11  str_12
 C     str_13   str_14  str_15 
 C     str_16   str_17  str_18

 Identifier Ops
 A  str_1 str_2 str_3
 B  str_4 str_5 str_6 str_7 str_8 str_9 str_10 str_11 str_12
 C  str_13 str_14 str_15 str_16 str_17 str_18

我需要将Op1、Op2和Op3中的每个人连接起来。如果同一标识符位于多行上，则需要连接Op1、Op2和Op3列，然后与第一列连接

所以我的最终结果应该是这样的：

 Identifier     Op1 Op2 Op3
 A     str_1    str_2   str_3
 B     str_4    str_5   str_6
 B     str_7    str_8   str_9
 B     str_10   str_11  str_12
 C     str_13   str_14  str_15 
 C     str_16   str_17  str_18

 Identifier Ops
 A  str_1 str_2 str_3
 B  str_4 str_5 str_6 str_7 str_8 str_9 str_10 str_11 str_12
 C  str_13 str_14 str_15 str_16 str_17 str_18

每件东西之间也应该有一个空间。所以像'str_8 str_9'而不是'str_8 str_9'

我在sqlite3中也有这个表，如果它比pandas更容易使用的话

我该怎么做

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谢谢

使用名为df的输入数据帧，请尝试以下操作：

from itertools import chain
df.groupby('Identifier')['Op1', 'Op2', 'Op3']\
  .apply(lambda x: ' '.join(list(chain(*x.values.tolist()))))\
  .reset_index()\
  .rename(columns={0:'Ops'})

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使用名为df的输入数据帧，尝试以下操作：

from itertools import chain
df.groupby('Identifier')['Op1', 'Op2', 'Op3']\
  .apply(lambda x: ' '.join(list(chain(*x.values.tolist()))))\
  .reset_index()\
  .rename(columns={0:'Ops'})

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将输入数据转换为csv文件，我做了以下工作，效果很好

import pandas as pd

DF = pd.read_csv("CombinerData.csv")

print DF
print 

def combine_Columns_Into_New_Column(DF, columns_To_Combine, new_Column_Name):
    DF[new_Column_Name] = ''
    for Col in columns_To_Combine:
        DF[new_Column_Name] += DF[Col].map(str) + ' '
    DF = DF.drop(columns_To_Combine, axis=1)
    DF = DF.groupby(by=['Identifier']).sum()

    return DF

DF = combine_Columns_Into_New_Column(DF, ['Op1','Op2','Op3'],'Ops')

print DF

输出：

                                                          Ops
Identifier                                                   
A                                          str_1 str_2 str_3 
B           str_4 str_5 str_6 str_7 str_8 str_9 str_10 str...
C                 str_13 str_14 str_15  str_16 str_17 str_18 

输入文件：

Identifier,Op1,Op2,Op3
A,str_1,str_2,str_3
B,str_4,str_5,str_6
B,str_7,str_8,str_9
B,str_10,str_11,str_12
C,str_13,str_14,str_15 
C,str_16,str_17,str_18

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将输入数据转换为csv文件，我做了以下工作，效果很好

import pandas as pd

DF = pd.read_csv("CombinerData.csv")

print DF
print 

def combine_Columns_Into_New_Column(DF, columns_To_Combine, new_Column_Name):
    DF[new_Column_Name] = ''
    for Col in columns_To_Combine:
        DF[new_Column_Name] += DF[Col].map(str) + ' '
    DF = DF.drop(columns_To_Combine, axis=1)
    DF = DF.groupby(by=['Identifier']).sum()

    return DF

DF = combine_Columns_Into_New_Column(DF, ['Op1','Op2','Op3'],'Ops')

print DF

输出：

                                                          Ops
Identifier                                                   
A                                          str_1 str_2 str_3 
B           str_4 str_5 str_6 str_7 str_8 str_9 str_10 str...
C                 str_13 str_14 str_15  str_16 str_17 str_18 

输入文件：

Identifier,Op1,Op2,Op3
A,str_1,str_2,str_3
B,str_4,str_5,str_6
B,str_7,str_8,str_9
B,str_10,str_11,str_12
C,str_13,str_14,str_15 
C,str_16,str_17,str_18

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我正在尝试此解决方案-我得到的错误是“DataFrame”对象没有属性“agg”。我正在使用python 2.7。@如果您的Pandas版本<0.20.0，它将无法工作。尝试升级Pandas或使用@ags29的解决方案我正在尝试此解决方案-我得到的错误是“DataFrame”对象没有属性“agg”。我正在使用python 2.7。@如果您的Pandas版本<0.20.0，它将无法工作。尝试升级Pandas或使用@ags29的解决方案，直到重置索引为止。然后我得到了以下错误：AttributeError:无法访问“DataFrameGroupBy”对象的可调用属性“reset_index”，请尝试使用“apply”方法。我通过运行两次groupby来复制该错误，例如df.groupby…[…]groupby…，因此可能需要再次检查您是否没有这样做。否则代码似乎对我有效。我再次尝试，并确认我没有执行您描述的错误。到目前为止，我所做的唯一更改是将groupby设置为df2。如果重要的话，我的实际数据集中的列比我在上面示例中描述的要多。我不能做你的最后两个步骤中的任何一个-我得到的错误都是一样的。我得到的是重置索引。然后我得到了以下错误：AttributeError:无法访问“DataFrameGroupBy”对象的可调用属性“reset_index”，请尝试使用“apply”方法。我通过运行两次groupby来复制该错误，例如df.groupby…[…]groupby…，因此可能需要再次检查您是否没有这样做。否则代码似乎对我有效。我再次尝试，并确认我没有执行您描述的错误。到目前为止，我所做的唯一更改是将groupby设置为df2。如果重要的话，我的实际数据集中的列比我在上面示例中描述的要多。我不能做你的最后两个步骤中的任何一个-我得到的错误都是一样的。这几乎对我有效。但是新的DF没有附加新的列？我该如何修复它？@ifthenifthen，我再次运行它，就像我发布它一样，并且它按照我报告的那样工作。我正在使用python 2.7。仔细检查您的代码和输入文件。如果您将代码和输入放在某个远程git repo中，我可以帮助您进行故障排除。我还在上面的编辑中添加了输入文件结构。我的实际输入文件中是否有其他列会有关系吗？如果我完全按照您上面所写的方式运行它，但有以下更改：DF2=将列合并到新的列DF、['Op1'、'Op2'、'Op3']、'Ops'，然后DF2显示我的输入文件，其中缺少要合并的列，没有额外的栏目。但是DF显示了一个额外的列，没有删除列，但是没有聚合多行。因此，它的工作原理类似于标识符A，而不是标识符B。如果我首先将其设置为等于DF，则只需删除列，并且没有额外的列。请按照此->的第一个答案的说明并报告您的熊猫版本，好吗？这几乎适用于我。但是新的DF没有附加新的列？我该如何修复它？@ifthenifthen，我再次运行它，就像我发布它一样，并且它按照我报告的那样工作。我正在使用python 2.7。仔细检查您的代码和输入文件。如果您将代码和输入放在某个远程git repo中，我可以帮助您进行故障排除。我还在上面的编辑中添加了输入文件结构。我的实际输入文件中是否有其他列会有关系吗？如果我完全按照您上面所写的方式运行它，但有以下更改：DF2=将列合并到新的列DF、['Op1'、'Op2'、'Op3']、'Ops'，然后DF2显示我的输入文件，其中缺少要合并的列，没有额外的栏目。但是DF显示了一个额外的列，没有删除列，但是没有聚合多行。它的工作原理与标识符A类似，但与标识符B不同。如果我首先将其设置为等于DF，那么

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只需删除列，没有额外的列。请按照此->的第一个答案的说明并报告您的版本，好吗？