pandas如何按某列唯一值分组将另一列值聚合为数组

直接使用groupby配合聚合函数即可完成需求，不需要额外复杂逻辑。

完整代码 #

import pandas as pd

# 原始DataFrame
df = pd.DataFrame({'trial_time': ['0', '0',
                              '1', '1'],
                   'Max Speed': [1., 2, 3, 4]})

# 按trial_time分组，将同组Max Speed归集为列表
res = df.groupby('trial_time', as_index=False)['Max Speed'].agg(list)

输出结果 #

运行后打印res得到的结果完全匹配预期对应关系：

trial_time Max Speed
0          0  [1.0, 2]
1          1  [3.0, 4]

如果需要归集为numpy数组而非Python原生列表，将聚合参数替换为numpy.array即可：

import numpy as np
res_np = df.groupby('trial_time', as_index=False)['Max Speed'].agg(np.array)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Joan