pandas中groupby后使用apply()函数生成分组冒号分隔列表的方法

最简洁的Pythonic写法可以用groupby+agg一步完成，不需要额外处理索引和列名重命名：

result = df.groupby('c1', as_index=False).agg(
    list=('c2', lambda x: ':'.join(x.astype(str)))
)

代码说明 #

• groupby('c1', as_index=False)：按c1列分组，as_index=False参数避免分组键变成索引，输出后直接为普通列
• agg()方法直接指定新列名为list，聚合逻辑为对每组的c2列操作：
  • 先把整数类型的c2值转为字符串类型
  • 用join方法以冒号为分隔符拼接所有字符串

完整可运行示例 #

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'c1': ['B', 'A', 'B', 'A', 'A'],
    'c2': [1, 2, 5, 3, 7]
})

# 分组拼接
result = df.groupby('c1', as_index=False).agg(
    list=('c2', lambda x: ':'.join(x.astype(str)))
)

print(result)

输出结果 #

c1   list
0  A  2:3:7
1  B    1:5

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Luis Alejandro Vargas Ramos