如果dataframe列中的单元格在另一列中具有相同的对应值，如何将其连接到列表中？？[Pandas]

Question

我只是个初学者，所以请原谅我的错误。我真的很想得到一些指导，因为我真的被卡住了

我的df如下所示：

client                         referer                                               
1.158.74.178  xyz.com/m/product/30499  
1.158.74.178  xyz.com/m/product/30516  
1.36.128.224  xyz.com/browse/etching  
1.36.128.224  xyz.com/browse/handy-crafts  
1.43.175.52   xyz.com/browse/chairs
.
.
.

我需要什么

我想在一列中获取属于同一客户机并用逗号分隔的URL i、 例如：

1.158.74.178  xyz.com/m/product/30499,xyz.com/m/product/30516
1.36.128.224  xyz.com/browse/etching,xyz.com/browse/handy-crafts
1.43.175.52   xyz.com/browse/chairs

……等等

最后，我想将“referer”列中的每个“cell”转换为一个列表，并将每个列表附加到一个列表列表中，并获得如下数据集：

[['xyz.com/m/product/30499','xyz.com/m/product/30516'],['xyz.com/browse/etching','xyz.com/browse/handy-crafts'],['xyz.com/browse/chairs'],...]

问题

我使用

d5 = d4.to_frame().reset_index().set_index('client')
d5.rename(columns = {0:'client', 1:'referer'}, inplace=True)
d5 = d5.loc[:, ['client','referer']]

从而将“客户机”指定为索引。当我在没有设置索引的情况下尝试它时，它使数据帧发生了相当大的倾斜。所以我想改变索引不是一个选择

所以当我尝试时-

df = d5.groupby(d5.iloc[:,0])['referer'].apply(','.join)

或

df = d5.groupby(d5.loc[d5.loc[:,'client']])['referer'].apply(','.join)

它给了我一个错误-

TypeError:不可损坏的类型：“列表”

d = {'referer':','.join}
d6 = d5.groupby('client').agg(d).reset_index()

给我一个错误-

ValueError:“客户端”既是索引级别又是列标签，这是不明确的

我已经检查了一大堆答案，但我不断地出错

我完全没有主意了。帮助

Answer 1

尝试：

df = df.groupby('client').agg(', '.join)

输出：

                                                        referer
client                                                         
1.158.74.178   xyz.com/m/product/30499, xyz.com/m/product/30516
1.36.128.224  xyz.com/browse/etching, xyz.com/browse/handy-c...
1.43.175.52                               xyz.com/browse/chairs

第二部分：

# required_list = df.groupby('client').agg(list).values
required_list = df.groupby('client').agg(list)['referer'].to_list()

输出：

[['xyz.com/m/product/30499', 'xyz.com/m/product/30516'],
 ['xyz.com/browse/etching', 'xyz.com/browse/handy-crafts'],
 ['xyz.com/browse/chairs']]