在对数据框的某些列使用 groupby 之后,然后使用 apply 来测试另一列中是否存在字符串,pandas 只返回那些分组的列以及使用 apply 创建的最后一列。是否可以返回与 groupby 关联的所有列并进行测试?例如,按会话线程的唯一标识符进行分组,并测试字符串是否存在于另一列中,然后包含数据框中存在但属于特定组的其他一些列?
我尝试使用 groupby,然后使用 apply 作为匿名函数。
df.head()
shipment_id shipper_id courier_id Question sender
0 14 9962 228898 Let's get your furbabys home Apple pet transpo... courier
1 91919 190872 196838 Hi I'm kevin thims and I'm happy to do the job... courier
2 92187 191128 196838 Hi I'm kevin thims and I'm happy to do the job... shipper
unique_thread_indentifier = ['shipment_id', 'shipper_id', 'courier_id']
required_variables = ['shipment_id', 'shipper_id', 'courier_id', 'Question', 'sender']
df_new = (
df
.groupby(unique_thread_indentifier)[required_variables]
.apply(lambda group: 'shipper' in group['sender'].unique())
.to_frame(name='shipper_replied')
.reset_index()
)
df_new.head()
shipment_id shipper_id courier_id shipper_replied
0 14 9962 228898 False
1 91919 190872 196838 False
2 92187 191128 196838 True
我的目标是在最终数据框中包含该列Question
并sender
返回。预期输出如下所示:
shipment_id shipper_id courier_id Question sender shipper_replied
0 14 9962 228898 Let's get your furbabys home Apple pet transpo... courier False
1 91919 190872 196838 Hi I'm kevin thims and I'm happy to do the job... courier False
2 92187 191128 196838 Hi I'm kevin thims and I'm happy to do the job... shipper True