Python 获取唯一值并转换为字符串

如何为下面的数据帧获取唯一的非空值并将其转换为字符串？例如：

import pandas as pd
df=pd.DataFrame([{'id': 1, 'language': 'en'}, {'id': 1}, {'id': 1, 'language': 'fr'}, {'id': 1, 'language': 'en'}])

我想得到：

       subs
1      'en,fr'

目前我有一些类似于：

summary_df = df.groupby(['field1', 'field2']).agg(
    subs                =('language', 'unique'),
).reset_index()

但这似乎有三个问题：

• 它包括空值
• 我无法将其保存到sql，因为它返回一个数组（我想我需要一个字符串）
• 我还要整理一下

以下是我目前正在做的事情。这个方法好吗？糟糕？有什么地方需要改进吗

subs =('burned_in_sub_language', lambda x: str(sorted(x.dropna().unique())))

期望结果

    id  subs
0   1   [en, fr]

期望结果

    id  subs
0   1   [en, fr]

干净整洁

分组并选择

收集唯一的标签并将其转换为字符串

如果需要，请重命名该列

df.dropna().sort_values('language')\
        .groupby('id')['language']\
        .unique().str.join(',')\
        .reset_index().rename(columns={'language': 'subs'})
#   id   subs
#0   1  en,fr

干净整洁

分组并选择

收集唯一的标签并将其转换为字符串

如果需要，请重命名该列

df.dropna().sort_values('language')\
        .groupby('id')['language']\
        .unique().str.join(',')\
        .reset_index().rename(columns={'language': 'subs'})
#   id   subs
#0   1  en,fr

dfg=df.dropna（）.groupby（'id'）.agg（{'language'：set}）

或

dfg=df.dropna（）.groupby（'id'）['language'].apply（lambda col:'，'.join（sorted（set（col））

@TrentonMcKinney谢谢——我刚才也添加了一个答案——这种方法看起来行吗？用

str（）

这样，结果就像

“['en'”['fr']

。您可以执行

dfg=df.groupby（'id'）['language'].apply（lambda col:'，'.join（col.dropna（）.unique（））

，以获得类似

'en，fr'

dfg=df.dropna（）.groupby（'id'）.agg（{'language'：set}）

或

dfg=df.dropna（）.groupby（'id'）['language']）.apply（lambda col:'），'

@TrentonMcKinney谢谢——我刚才也添加了一个答案——这种方法看起来合适吗？这样使用

str（）

，结果会像

“['en''fr']”

。您可以执行

dfg=df.groupby（'id'）['language'].apply（lambda col:'，'.join（col.dropna（）.unique（））

，以获得类似

'en，fr'

的结果。