DataFrame分组后如何将各行的列表拼接为一个完整的总列表

错误原因 #

你当前代码报错是因为对Id列（Series类型）调用apply方法时，lambda函数接收的参数x是每行的列表元素，而非DataFrame或Series对象，不存在values属性，因此触发属性错误。

解决方案 #

方案1：小数据量快速实现 #

数据量较小时直接调用Series的sum方法即可，Python列表相加默认执行拼接逻辑：

# df是你分组后得到的DataFrame对象
total_id_list = df['Id'].sum()

方案2：大数据量高性能实现 #

数据量较大时推荐用itertools.chain处理，避免多次内存拷贝，性能远高于sum方法：

import itertools

total_id_list = list(itertools.chain.from_iterable(df['Id']))

方案3：numpy实现 #

如果你想沿用numpy的拼接逻辑，不需要使用apply，直接传入整个Id列的取值即可：

import numpy as np

total_id_list = np.concatenate(df['Id']).tolist()

以上方案运行后均可得到你需要的扁平格式总列表。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stanvooz