pandas 按组替换填充为拼接后的数据

时间：2022-07-19 13:33:03 标签：pandas 拼接 替换 填充

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分组操作是几乎所有数据分析和数据处理无法避免的操作，在今天的案例中，除了对数据分组，还要将分组后的数据拼接再填充到原数据中。我们来看看 pandas 是怎么完成这样的需求的。

数据与需求

源数据如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
     'ID': [i for i in range(10)],
     'GROUP_CODE': ['G0','G0','G1','G2','G2','G2','G3','G3','G3','G3'],
     'sku1':['a','1','b2t','','','','c2c','d2b','e6f',''],
     'sku2':['','f','','g','h','','','','',''],
    })
df
'''
   ID GROUP_CODE sku1 sku2
0   0         G0    a     
1   1         G0    1    f
2   2         G1  b2t     
3   3         G2         g
4   4         G2         h
5   5         G2          
6   6         G3  c2c     
7   7         G3  d2b     
8   8         G3  e6f     
9   9         G3   
'''

需求为要以 GROUP_CODE 列为分组，将 sku 开头的列（样例只有两个）进行替换填充。

替换填充的逻辑为按列将同组的所有值赋为此组所有值用 # 号拼接的字符串，如果此组全为空则不填充。

如 sku1 列中：

G0 组所在的行全部填充为 a#1
G1 组只有一个 b2t，继续保持此值
G2 组为空，则不填充，继续为空
G3 组四行中只有三个有值，则将这四个行填充为这三个值的井号拼接值 c2c#d2b#e6f

接下来我们分析代码思路。

思路

要将数据按列分组然后返回原数据相同长度的值，要用分组对象的 transform() 方法，它能按组处理并返回原形状的数据。

transform() 处理的依然是一个分组后的子 DataFrame 或者子 Series，这里我们按列处理子 Series。

将每个列的计算过程写成一个函数，传入各列 Series，按 GROUP_CODE 分组后用 transform() 传入函数来处理上述的子 Series。

处理子 Series 的逻辑为，将不为空的值筛选出来，用 # 连接为一个字符串，连接可以用 join() 方法。

代码

根据以上思路，其实处理每个列的代码如下，以 sku1 列为例：

df.sku1.groupby(df.GROUP_CODE).transform(lambda x: '#'.join(i for i in x if i!=''))
'''
0            a#1
1            a#1
2            b2t
3               
4               
5               
6    c2c#d2b#e6f
7    c2c#d2b#e6f
8    c2c#d2b#e6f
9    c2c#d2b#e6f
Name: sku1, dtype: object
'''

我们将以上处理过程编写成一个函数：

def func(ser: pd.Series):
    if 'sku' in ser.name:
        grouped = ser.groupby(df.GROUP_CODE)
        val = grouped.transform(lambda x: '#'.join(i for i in x if i!=''))
        return val
    else:
        return ser

上述函数的逻辑为：

传入的每个列，它是一个 Series
不是每个列都需要处理，只有列名包含 sku 的才处理，不包含的原样返回不处理
将这个列用 GROUP_CODE 分组产生一个分组 Series 对象，赋值为 grouped
接下来对 grouped 使用 transform() 应用处理函数，来处理每个组的子 Series
我们用 lambda 来编写一个临时的匿名函数来处理，用 join() 方法来拼接所有值
join() 方法中需要一个可迭代对象，我们直接在传参处写生成器表达式
生成器表达式用 if 过虑了内容为空字符串的值
最后将连接好的字符串返回，它是一个长度与 ser 相同每组值相同的 Series

我们用 apply() 来应用上述函数，它的返回值会替换掉源数据的各列：

df.apply(func)
'''
   ID GROUP_CODE         sku1 sku2
0   0         G0          a#1    f
1   1         G0          a#1    f
2   2         G1          b2t     
3   3         G2               g#h
4   4         G2               g#h
5   5         G2               g#h
6   6         G3  c2c#d2b#e6f     
7   7         G3  c2c#d2b#e6f     
8   8         G3  c2c#d2b#e6f     
9   9         G3  c2c#d2b#e6f     
'''

以上就是我们得到的最终结果，这个思路还可以简单写成以下形式的代码：

func = lambda c: df[c].groupby(df.GROUP_CODE).transform(lambda x: '#'.join(i for i in x if i!=''))
df.apply(lambda c: func(c.name) if 'sku' in c.name else c)

所以，我们就得到了最终的期望数据。

（完）

pandas 按组替换填充为拼接后的数据

数据与需求

思路

代码

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