Python 带分隔符联接的Pandas groupby

我尝试使用groupby对具有多个值的行进行分组

col val
A  Cat
A  Tiger
B  Ball
B  Bat

import pandas as pd
df = pd.read_csv("Inputfile.txt", sep='\t')
group = df.groupby(['col'])['val'].sum()

我得到

我想引入一个分隔符，这样我的输出看起来像

A Cat-Tiger
B Ball-Bat

我试过了

group = df.groupby(['col'])['val'].sum().apply(lambda x: '-'.join(x))

这就产生了,

A C-a-t-T-i-g-e-r
B B-a-l-l-B-a-t

这里的问题是什么

谢谢

AP

试试看

group = df.groupby(['col'])['val'].apply(lambda x: '-'.join(x))

---

或者，您可以这样做：

In [48]: df.groupby('col')['val'].agg('-'.join)
Out[48]:
col
A    Cat-Tiger
B     Ball-Bat
Name: val, dtype: object

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更新：回答评论中的问题：

In [2]: df
Out[2]:
  col    val
0   A    Cat
1   A  Tiger
2   A  Panda
3   B   Ball
4   B    Bat
5   B  Mouse
6   B    Egg

In [3]: df.groupby('col')['val'].agg('-'.join)
Out[3]:
col
A       Cat-Tiger-Panda
B    Ball-Bat-Mouse-Egg
Name: val, dtype: object

将索引或多索引转换为列的最后一步：

df1 = df.groupby('col')['val'].agg('-'.join).reset_index(name='new')

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当一次将两行以上的行连接在一起时，这是否有效？我尝试使用新行字符连接行，结果是前两行用新行连接，其余行连接在一起，没有分隔符。添加了

reset\u index

，因为，可以自由修改答案。

df1 = df.groupby('col')['val'].agg('-'.join).reset_index(name='new')