Чтобы объединить значения общих столбцов во фрейме данных

Имеется один фрейм данных, состоящий из трех столбцов: group, po и part.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'group':[1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,3,3],
       'po':['1a','1b','','','','','2a','2b','2c','','3a',''],
       'part':['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l']})

по групповому столбцу, Столбцы Po являются общими частями, и я хочу отображать их непрерывно, используя косую черту ('/')

как ниже фрейм данных

Что я должен делать?

Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
1
0
57
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы можете сгруппировать значения po по group, агрегируя их с помощью joinfilter для отбрасывания пустых значений):

df['po'] = df.groupby('group')['po'].transform(lambda g:'/'.join(filter(len, g)))
df

Выход:

    group        po part
0       1     1a/1b    a
1       1     1a/1b    b
2       1     1a/1b    c
3       1     1a/1b    d
4       1     1a/1b    e
5       1     1a/1b    f
6       2  2a/2b/2c    g
7       2  2a/2b/2c    h
8       2  2a/2b/2c    i
9       2  2a/2b/2c    j
10      3        3a    k
11      3        3a    l

Другие вопросы по теме