如何用pd.pivot_table或groupby获取子组唯一值列表并保留为DataFrame

以下两种方法均无需循环，输出直接为DataFrame格式，可实现需求： #

方法1：修改pivot_table聚合函数 #

你原有代码用sum做聚合会直接拼接分组内的字符串，把聚合函数替换为「取唯一值后转列表」即可：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'number': ['101','101','101','201','101','101','201','201'], 
    'letter': ['a','b','a','b','b','a','b','a'], 
    'fruit': ['apple','melon','peach','grape','orange','pear','apple','peach'] 
})

result = pd.pivot_table(
    df, 
    index='number', 
    columns='letter', 
    values='fruit', 
    aggfunc=lambda x: list(x.unique())
)

方法2：groupby+unstack实现（写法更简洁） #

result = df.groupby(['number', 'letter'])['fruit'].unique().apply(list).unstack()

如果需要对分组内的列表元素排序，把list(x.unique())替换为sorted(x.unique())即可。
运行后输出结果如下：

注：你给出的期望输出中101对应a列少了peach属于笔误，实际运行会返回所有唯一值，如有特殊过滤需求可在聚合函数中额外加判断条件。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者j__carlson