擅长:python、mysql、java
<p>以下是Pandas使用<code>groupby</code>,<code>pd.concat</code>和索引的方法:</p>
<pre><code>(newdf.groupby('list2',as_index=False)
.apply(lambda x: pd.concat([pd.Series(x.iloc[0]['list2']),
pd.Series(x.loc[:,'list3'])]))
.reset_index(drop=True))
</code></pre>
<p>输出:</p>
^{pr2}$
<p>如果您真的想要那个“>;”符号,请使用以下内容:</p>
<pre><code>(newdf.groupby('list2',as_index=False)
.apply(lambda x: pd.concat([pd.Series('>'+x.iloc[0]['list2']),
pd.Series(x.loc[:,'list3'])]))
.reset_index(drop=True))
</code></pre>
<p>输出:</p>
<pre><code>0 >ARS
1 xx2
2 xx3
3 xx1
4 >ppp
5 xx3
6 yy2
7 xx2
8 >xyz
9 yy1
10 xx2
11 xx3
dtype: object
</code></pre>