基于ID将Pandas DataFrame中列的唯一值转换为列表并生成新DataFrame

你可以通过groupby结合agg方法轻松实现这个需求，核心思路是按ID分组后，提取value和group列的唯一值并转为列表。

步骤1：导入Pandas并创建原始DataFrame #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'ID': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
    'value': [1, 1, 1, 1, 2, 2, 2],
    'group': [1, 2, 3, 2, 2, 2, 3]
})

步骤2：分组并生成唯一值列表 #

使用groupby('ID')按ID分组，对value和group列分别应用lambda x: list(pd.unique(x))，就能得到每个ID对应的唯一值列表：

df_new = df.groupby('ID').agg({
    'value': lambda x: list(pd.unique(x)),
    'group': lambda x: list(pd.unique(x))
}).reset_index()

验证结果 #

运行代码后，df_new的输出完全符合你的预期：

print(df_new)
# 输出：
#   ID    value      group
# 0  A      [1]  [1, 2, 3]
# 1  B  [1, 2]     [2, 3]

补充说明 #

• pd.unique()会保留值首次出现的顺序，比用set()更贴合常规需求
• reset_index()用于把分组的ID从索引转回普通列，确保结构和预期一致

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Martin