如何聚合DataFrame唯一组合并按指定顺序重新排序？

原始数据 #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'CLASS': ['A', 'B', 'A'],
 'MEMBERS': ['foo & bar', 'bar & luz', 'baz']})

print(df)
#   CLASS    MEMBERS
# 0     A  foo & bar
# 1     B  bar & luz
# 2     A        baz

需求 #

按CLASS列分组，合并MEMBERS列的唯一值，且合并后的内容需按指定顺序['foo', 'bar', 'baz', 'luz']排列。

已完成步骤（顺序不符合要求） #

通过分组聚合实现了去重合并，但结果顺序随机：

result = df.groupby('CLASS')['MEMBERS'].agg(lambda s: " & ".join(set(' & '.join(s).split(' & '))))

print(result)
# CLASS
# A    foo & baz & bar
# B          luz & bar
# Name: MEMBERS, dtype: object

解决方案 #

自定义聚合函数，先拆分去重，再按指定顺序筛选成员后合并：

# 定义指定顺序列表
target_order = ['foo', 'bar', 'baz', 'luz']

def aggregate_members(group):
    # 拆分组内所有成员并去重
    all_members = set(' & '.join(group).split(' & '))
    # 按目标顺序筛选存在的成员
    ordered_members = [member for member in target_order if member in all_members]
    # 合并为指定格式的字符串
    return " & ".join(ordered_members)

# 执行分组聚合
final_result = df.groupby('CLASS')['MEMBERS'].agg(aggregate_members)

print(final_result)
# CLASS
# A    foo & bar & baz
# B          bar & luz
# Name: MEMBERS, dtype: object

说明 #

核心逻辑是利用目标顺序列表做有序筛选：遍历预设的顺序，只保留当前组中存在的成员，这样既保证了去重，又严格遵循指定的排列顺序，最后再用&连接成字符串即可得到预期结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者VERBOSE