以下是一个使用Python和pandas库的示例代码,用于按一个列进行分组,并查看另一个列的所有不同结果(长度不均):
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
'Result': ['X', 'Y', 'Z', 'X', 'Y', 'Z']}
df = pd.DataFrame(data)
# 按Group列进行分组,并查看Result列的所有不同结果
grouped = df.groupby('Group')['Result'].unique()
print(grouped)
输出结果:
Group
A [X, Y]
B [Z, X, Y]
C [Z]
Name: Result, dtype: object
以上代码首先导入了pandas库,并创建了一个示例DataFrame对象。然后,使用groupby()
方法按Group
列进行分组,并使用unique()
方法查看Result
列的所有不同结果。最后,打印出分组结果。
需要注意的是,unique()
方法返回的是一个Series对象,其中每个分组对应一个列表,列表中包含了该分组的不同结果。
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