Python[panda/lambda]-按特定列对DF进行分组和聚合

在DF中有多个字段：

parent_path, child, level, flag, logic 

我想按父路径对DF进行分组，并收集同一父路径下的所有子项

我说到这里：

curr_level.groupby('parnet_path').agg(lambda x: list(set(x))).reset_index()   

它正在工作，并收集列表中具有相同父项的所有子项， 但它也列出/聚合数据框中的所有其他列

如何按特定组分组和按特定列分组

df.groupby('parnet_path')[["column1","column2"]].agg(lambda x: list(set(x))).reset_index()  

第1列和第2列是一些特定的列

你的情况：

  df.groupby('parnet_path')["child"].agg(lambda x: list(set(x))).reset_index()  

第1列和第2列是一些特定的列

你的情况：

  df.groupby('parnet_path')["child"].agg(lambda x: list(set(x))).reset_index()  

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我不知道你到底在寻找什么，但我认为这行代码给出了所有列出的孩子/家长的路径。您只需要指定curr_level.groupby（'parnet_path'）.agg（lambda x:list（set（x）））.reset_index（）['child']我没有得到您想要的内容，但我认为这行代码给出了列出的所有child/parent_路径。您只需要指定curr_level.groupby（'parnet_path'）.agg（lambda x:list（set（x））.reset_index（）['child']谢谢@Ena，但是通过指定您提到的coulms:``df.groupby（'parnet_path'）['child'].agg（lambda x:list（set（x））.reset_index（）``这实际上是返回了两列——所有子列的父列，但是DF中的所有其他列呢？我感谢@Ena，但是通过指定您提到的coulms:``df.groupby（'parnet_path'）[“child”].agg（lambda x:list（set（x）））.reset_index（）``这实际上是在返回2列—父列和所有子列，但是df中的所有其他列呢？我