Панды группируют столбец другим столбцом

У меня есть фрейм данных pandas, который выглядит так:

A B
1 a
1 b
1 c
2 d
2 e
2 f

Я хочу получить список значений для столбца «B» по столбцу «A», чтобы конечный продукт выглядел так:

list_one = [a, b, c]
list_two = [d, e, f]

Я пробовал:

df.groupby(['A','B'])

Но это не делает то, что я хочу.

Каким был бы элегантный питонический способ добиться этого?

Вы хотите сгруппировать только по A: df.groupby(['A'])

SpghttCd 29.05.2019 22:44
[[*v] for _, v in df.groupby('A')['B']]
user3483203 29.05.2019 22:48

Возможный дубликат группировка строк в списке в pandas groupby

SpghttCd 29.05.2019 22:50
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.
0
3
1 604
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    {'A':1, 'B': 'a'},
    {'A':1, 'B': 'b'},
    {'A':1, 'B': 'c'},
    {'A':2, 'B': 'd'},
    {'A':2, 'B': 'e'},
    {'A':2, 'B': 'f'}])

list(df.groupby('A')['B'].apply(list).values)

# Output
# [['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']]
[x['B'].values.tolist() for _,x in df.groupby('A')]

Выход

[['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']]

Другие вопросы по теме