如何为DataFrame中每个new_party_id生成对应relevance值的列表？

需求说明 #

从DataFrame中提取new_party_id（第一列）和relevance（最后一列）两列数据，为每个唯一的new_party_id生成对应的所有relevance值组成的列表。

解决方案 #

使用Pandas的groupby结合agg(list)方法可以快速实现该需求，代码如下：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame变量名为df
# 按new_party_id分组，将每组的relevance值聚合为列表
grouped_result = df.groupby('new_party_id')['relevance'].agg(list).reset_index()

# 若需要直接输出每个id对应的列表（不保留DataFrame结构）
for idx, row in grouped_result.iterrows():
    print(f"{row['new_party_id']}: {row['relevance']}")

样例输出 #

根据提供的示例DataFrame，运行后会得到：

• A09029493F: [1, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0]
• A09292791U: [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jcng2308