Python 在Dataframe中搜索行中的值并作为列表返回

抱歉，如果我没有正确地构建问题，但是我有两个数据帧，df1和df2。df1本质上是一个库存列表，而df2是一个主列表

df1 = [['100', '12345678'], ['100', '12345677'], ['200', '12345655'], ['300', '12345652'], ['300', '12345671'], ['100', '12345633']]
df1 = pd.DataFrame(data,columns=['id','sku'])

df1可能包含每个项目的多个行，每个行具有不同的sku

      id        sku
0     100       12345678
1     100       12345677
2     200       12345655
3     300       12345652
4     300       12345671
5     100       12345633

df2只是一个项目列表

      id        name
0     100       Toy
1     200       Hammer
2     300       Guitar

我需要在df2中创建第三列，以反映df1中基于“id”的所有相关SKU，最好是作为值列表。预期结果如下所示：

      id        name         skus   
0     100       Toy          ['12345678','12345677','12345633']
1     200       Hammer       ['12345655']
2     300       Guitar       ['12345652','12345671']

我所尝试的看起来是这样的，但我在每一行的df2['SKU']中都得到了一个空列表

gather_skus = df[df1.id.isin([df2.id])]
df2['skus'] = gather_skus.sku.tolist()

我还尝试了几次使用df.query的尝试，但都没有成功。如果有人能给我指出正确的方向，我将不胜感激

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谢谢大家!

通过

'id'

聚合第一个数据帧，以创建与每个id关联的所有

'sku'

的列表。由于聚合保证每个

'id'

都是唯一的，因此

将这些列表映射到第二个数据帧

df2['skus'] = df2['id'].map(df1.groupby('id')['sku'].agg(list))

    id    name                            skus
0  100     Toy  [12345678, 12345677, 12345633]
1  200  Hammer                      [12345655]
2  300  Guitar            [12345652, 12345671]

您的前几行代码中混入了
df1
和
数据。你能修好这个吗？哦，修好了。我尽可能简短地总结了一下。这看起来太棒了，谢谢。但是在使用它时遇到了一个奇怪的sqlalchemy错误，所以我正在深入研究。原始df是使用pd_read_sql_查询构建的，它抛出了一个不引用原始查询的sqlalchemy.exc.InterfaceError。我还不确定我从中得到了什么。@tnoe，嗯，我不确定，我对炼金术没有太多经验。
df2['skus'] = df2['id'].map(df1.groupby('id')['sku'].agg(list))

    id    name                            skus
0  100     Toy  [12345678, 12345677, 12345633]
1  200  Hammer                      [12345655]
2  300  Guitar            [12345652, 12345671]