Блог

В DataFrame df сгруппируйте, используя несколько столбцов, и для каждой группы найдите элементы третьего столбца, создайте отсортированный список этих элементов и прикрепите его к исходному фрейму данных.

Приведенный пример

 df = pd.DataFrame({'c':[1,1,2,2,3,3],'l1':['a','a','a','a','b','b'],'l3':['b','a','b','a','a','a'],'l4':[1,2,3,4,5,6]})
 

df

 c   l1  l3  l4
0.  1   a   b   1
1.  1   a   a   2
2.  2   a   b   3
3.  2   a   a   4
4.  3   b   a   5
5.  3   b   a   6
 

Пробовал,

 def makePair(l3):
    #print(type(k))
    k=l3.sort_values()
    k=k.to_list()
    print(k) # Prints correctly BA , BA
    return k
df['pair'] = df.groupby(['c','l1'])['l3'].transform(makePair).copy()
df
 

Вывод

• [‘a’, ‘b’]
• [‘a’, ‘b’]
• [‘a’, ‘a’]

.. Пока все идет хорошо, но результат df

 .  c    l1  l3  l4  pair
0   1   a   b   1   a
1   1   a   a   2   b
2   2   a   b   3   a
3   2   a   a   4   b
4   3   b   a   5   a
5   3   b   a   6   a
 

Ожидайте

 df.pair = [ ['a', 'b'], ['a', 'b'], ['a', 'b'], ['a', 'b'], ['a', 'a'], ['a', 'a'] ]
 

Используя вашу функцию, вы можете использовать:

 cols = ['c','l1']
out = (df.set_index(cols).assign(pair=df.groupby(cols)['l3']
         .agg(makePair)).reset_index()
         .reindex(df.columns.union(['pair'],sort=False),axis=1))
 

Полный код:

 def makePair(l3):
    k=l3.sort_values()
    k=k.to_list()
    return k
cols = ['c','l1']
out = (df.set_index(cols).assign(pair=df.groupby(cols)['l3']
      .agg(makePair)).reset_index()
       .reindex(df.columns.union(['pair'],sort=False),axis=1))
print(out)
 

Еще вы также можете сделать:

 cols = ['c','l1']
out = (df.set_index(cols).assign(pair=
      df.sort_values(cols ['l3']).groupby(cols)['l3'].agg(list)).reset_index())
print(out)

   c l1 l3  l4    pair
0  1  a  b   1  [a, b]
1  1  a  a   2  [a, b]
2  2  a  b   3  [a, b]
3  2  a  a   4  [a, b]
4  3  b  a   5  [a, a]
5  3  b  a   6  [a, a]