Python操作DataFrame：按colA分组将colB值聚合为集合的实现方法

核心实现思路 #

对colA字段执行分组操作，将同组内colB的所有值聚合为集合类型即可，Pandas原生支持该聚合逻辑。

完整可运行代码 #

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "colA": ["aa", "aa", "bb", "bb"],
    "colB": [1, 2, 3, 4]
})

# 分组聚合，as_index=False 保留colA为普通列而非索引
result_df = df.groupby("colA", as_index=False)["colB"].agg(set)
print(result_df)

输出结果 #

colA    colB
0   aa  {1, 2}
1   bb  {3, 4}

补充说明 #

如果你需要colB为字符串格式的{1,2}而非Python集合对象，可修改聚合逻辑为：

result_df = df.groupby("colA", as_index=False)["colB"].agg(
    lambda x: "{" + ",".join(map(str, sorted(x))) + "}"
)

添加sorted是为了保证集合元素展示顺序固定，避免集合无序带来的展示差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saideep