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Incluir índices en los resultados de pandas groupby

Con Pandas groupby, puedo hacer cosas como esta:

 >>> df = pd.DataFrame( ... { ... "A": ["foo", "bar", "bar", "foo", "bar"], ... "B": ["one", "two", "three", "four", "five"], ... } ... ) >>> print(df) AB 0 foo one 1 bar two 2 bar three 3 foo four 4 bar five >>> print(df.groupby('A')['B'].unique()) A bar [two, three, five] foo [one, four] Name: B, dtype: object

Lo que estoy buscando es una salida que produzca una lista de índices en lugar de una lista de la columna B:

 A bar [1, 2, 4] foo [0, 3]

Sin embargo, groupby('A').index.unique() no funciona. ¿Qué sintaxis me proporcionaría el resultado que busco? Estaría más que feliz de hacer esto de otra manera que no sea groupby, aunque necesito agrupar por dos columnas en mi aplicación real.

over 4 years ago · Santiago Trujillo
4 answers
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Utilice df.reset_index con Groupby.Series.unique

 In [530]: df.reset_index().groupby('A')['index'].unique() Out[530]: A bar [1, 2, 4] foo [0, 3] Name: index, dtype: object

O:

 In [533]: df.reset_index().groupby('A')['index'].agg(list) Out[533]: A bar [1, 2, 4] foo [0, 3] Name: index, dtype: object
over 4 years ago · Santiago Trujillo Report

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No necesariamente necesita tener una etiqueta en groupby , puede usar un objeto de agrupación.

Esto permite cosas como:

 df.index.to_series().groupby(df['A']).unique()

producción:

 A bar [1, 2, 4] foo [0, 3] dtype: object
obteniendo los índices de los valores B únicos:
 df[~df[['A', 'B']].duplicated()].index.to_series().groupby(df['A']).unique()
over 4 years ago · Santiago Trujillo Report

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Una forma intuitiva es agregar una línea para definir una nueva columna como índice, y puede seguir usando el mismo código que escribió.

 df['index'] = df.index df.groupby('A')['index'].unique()

Resultado:

ingrese la descripción de la imagen aquí

over 4 years ago · Santiago Trujillo Report

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Si desea índices de valores únicos en 'B', en lugar de índices únicos, puede hacerlo

 df.reset_index().groupby('A').apply(lambda g: g.drop_duplicates(['B'])['index'].tolist())

es diferente de las respuestas de @Mayank y @mozway cuando se aplica a un df de ejemplo ligeramente modificado:

 df = pd.DataFrame( { "A": ["foo", "bar", "bar", "foo", "bar", "foo"], "B": ["one", "two", "three", "four", "five", "one"], } )

mi respuesta volvería

 A bar [1, 2, 4] foo [0, 3] dtype: object

mientras que @Mayank y @mozway regresarían

 A bar [1, 2, 4] foo [0, 3, 5] Name: index, dtype: object
over 4 years ago · Santiago Trujillo Report
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