Le groupe des pandas : Comment obtenir une union de chaînes de caractères

Question

J'ai un cadre de données comme ceci :

   A         B       C
0  1  0.749065    This
1  2  0.301084      is
2  3  0.463468       a
3  4  0.643961  random
4  1  0.866521  string
5  2  0.120737       !

Appel à

In [10]: print df.groupby("A")["B"].sum()

retournera

A
1    1.615586
2    0.421821
3    0.463468
4    0.643961

Maintenant, je voudrais faire "la même chose" pour la colonne "C". Comme cette colonne contient des chaînes de caractères, la fonction sum() ne fonctionne pas (bien que l'on puisse penser qu'elle concaténerait les chaînes de caractères). Ce que j'aimerais vraiment voir, c'est une liste ou un ensemble de chaînes de caractères pour chaque groupe, c.-à-d.

A
1    {This, string}
2    {is, !}
3    {a}
4    {random}

J'ai essayé de trouver des moyens de le faire.

Series.unique() ( http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.unique.html ) ne fonctionne pas, bien que

df.groupby("A")["B"]

est un

pandas.core.groupby.SeriesGroupBy object

donc j'espérais que n'importe quelle méthode des séries fonctionnerait. Des idées ?

Answer 1

Une solution simple serait :

>>> df.groupby(['A','B']).c.unique().reset_index()

Answer 2

Si vous souhaitez écraser la colonne B dans le cadre de données, cela devrait fonctionner :

    df = df.groupby('A',as_index=False).agg(lambda x:'\n'.join(x))

Answer 3

Suivant la bonne réponse de @Erfan, la plupart du temps, dans une analyse de valeurs agrégées, vous voulez les combinaisons uniques possibles de ces valeurs de caractères existantes :

unique_chars = lambda x: ', '.join(x.unique())
(df
 .groupby(['A'])
 .agg({'C': unique_chars}))