Python 连接其他唯一列的所有可能列值

问题设置

假设我得到以下数据帧

ID    category
223    MMO
223    Game
444    Finance
360    Reading
360    Book

此数据框有一个

ID

列，它与

类别关联。请注意，同一个
ID
可以有多个类别

我的目标是创建一个新列，其中包含给定
ID
的所有可能类别的串联。这意味着：


删除旧的
类别
列
删除重复的
ID
行

输出如下所示

ID    category 
223    MMO_Game      
444    Finance    
360    Reading_Book

尝试的解决方案

我的想法是首先创建一个groupby变量，该变量将根据
ID
对
category
进行分组

groupby_ID = df['category'].groupby(df['ID'])

现在我可以尝试遍历分组数据并连接字符串

for ID, category in groupby_appID:

我不知道现在该怎么办。一些指点将不胜感激
 您可以在ID上使用
groupby
，然后使用所需的分隔符应用
join
：

In [142]:
df.groupby('ID')['category'].apply('_'.join)

Out[142]:
ID
223        MMO_Game
360    Reading_Book
444         Finance
Name: category, dtype: object

要获得准确的所需输出，您可以使用
name
param调用
reset\u index
：

In [145]:
df.groupby('ID')['category'].apply('_'.join).reset_index(name='category')

Out[145]:
    ID      category
0  223      MMO_Game
1  360  Reading_Book
2  444       Finance

天才@EdChum！我想我想我想得太多了，不需要循环。现在还不明显你能做到这一点，开始使用
lambda
s或某种内置方法很有诱惑力，但这是一种很好的紧凑方式，可以实现你想看到的@EdChum的答案，我不希望他的答案影响我的答案。所以我没有看。我提出了功能上相同的解决方案，但这更优雅<代码>df.groupby（'ID'）.category.apply（lambda x:'.''.'.join（x））

。回答得很好@EdChum。