在Pandas中聚合列表行并保留唯一值的简便方法

方法一：groupby结合自定义去重函数 #

假设你的Series名为s，可以通过分组后合并所有列表元素并去重实现：

import pandas as pd

# 构造示例数据
s = pd.Series([[41, 13, 4, 50], [41, 13, 4, 5]], index=['A', 'A'])

# 聚合去重（不保证元素顺序）
result = s.groupby(level=0).apply(lambda x: list({num for sublist in x for num in sublist}))

# 聚合去重并保留元素首次出现的顺序
result = s.groupby(level=0).apply(lambda x: list(dict.fromkeys([num for sublist in x for num in sublist])))

方法二：explode+分组去重+聚合 #

这种方法逻辑更直观，适合处理大数据量：

# 展开列表为单个元素行
exploded_s = s.explode()
# 按索引分组取唯一值，再重新聚合为列表
result = exploded_s.groupby(level=0).unique().apply(list)

执行后得到的结果如下：

index
A    [41, 13, 4, 50, 5]
dtype: object

内容的提问来源于stack exchange，提问作者salamander