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我有以下格式的数据框:

     domain  c1  c2  c3  c4  c5  c6  c7  c8
      ---    --  --  --  --  --  --  --  --
0  facebook   0   1   1   0   0   0   1   0
1  facebook   1   0   0   0   0   0   1   1
2    google   1   0   0   1   0   1   0   0
3    google   0   1   0   0   1   0   0   1
4    google   0   0   0   1   1   0   0   1

列以外domain的值只能为 0 或 1。我想一起执行 group by (在域上)和 union (在其余列上),以便输出显示中每列的值的联合团体。

在上面给出的示例数据中,我希望输出为:

     domain  c1  c2  c3  c4  c5  c6  c7  c8
      ---    --  --  --  --  --  --  --  --
0  facebook   1   1   1   0   0   0   1   1
1    google   1   1   0   1   1   1   0   1 

我见过的 group by 示例在一个列上应用 group by,然后在其他列上应用聚合函数(sum、mean、max 等)。我无法弄清楚如何在其余列上应用联合。

import pandas as pd
from io import StringIO

data = StringIO(u'''domain,c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8
facebook,0,1,1,0,0,0,1,0
facebook,1,0,0,0,0,0,1,1
google,1,0,0,1,0,1,0,0
google,0,1,0,0,1,0,0,1
google,0,0,0,1,1,0,0,1''')

df = pd.read_csv(data)
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1 回答 1

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怎么样

df.groupby('domain').agg(any).astype(int)

这会给你

          c1  c2  c3  c4  c5  c6  c7  c8
domain                                  
facebook   1   1   1   0   0   0   1   1
google     1   1   0   1   1   1   0   1
于 2019-12-28T13:33:47.883 回答