拯救pandas计划（17）——对各分类的含重复记录的字符串列的去重拼接
拯救pandas计划（17）——对各分类的含重复记录的字符串列的去重拼接
最近发现周围的很多小伙伴们都不太乐意使用pandas，转而投向其他的数据操作库，身为一个数据工作者，基本上是张口pandas，闭口pandas了，故而写下此系列以让更多的小伙伴们爱上pandas。
系列文章说明：
系列名（系列文章序号）——此次系列文章具体解决的需求
平台：
windows 10 python 3.8 pandas >=1.2.4
/ 数据需求
在一组数据中，由于未知名原因导致数据重复录入，重复数据在处理过程中大概率是不必要，如下有一组模拟数据，需要将fruits列中数据按id，type分类后并且将各个名称以逗号,拼接成一条数据，需要将重复分类下的名称去重处理。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame( {'id' : np.tile((['A'], ['B'], ['C']), 6).flatten(),
'type' : np.tile((1, 2, 3), 6),
'fruits' : ['苹果', '香蕉', '梨', '苹果', '桃子', '西瓜', '香蕉', '梨', '苹果', '西红柿', '梨', '西瓜', '西瓜', '西瓜', '香蕉', '西瓜', '西瓜', '西瓜']})
/ 需求拆解
整个需求很简单，然而需要将这个精简成一个标题却想破了脑皮，每个大分类下有几个小分类，每个小分类有多条数据，需要将多条记录进行合并拼接，如['苹果', '香蕉']拼接成'苹果, 香蕉'，而多条数据可能有重复记录，合并的同时不需要将重复的情况考虑在内，如果已经出现苹果了，就不需要再次拼接苹果，综合考虑下，觉得先将数据去重再考虑拼接。
具体方式及代码如下。
/ 需求处理
drop_duplicates
在拯救pandas计划（4）——DataFrame分组条件查找值有提到过关于分组数据重复处理方法，直接用drop_duplicates()删除掉重复记录再拼接。
df.drop_duplicates().groupby(['id', 'type'], as_index=False).agg(lambda x: ', '.join(x))
设置在（A, 1)分类中多余的苹果去除掉了。
分组后的传入到lambda中的x是Series对象，join拼接传入参数为可迭代对象，在日常处理中可能看到比较多的拼接列表，在潜意识里可能认为只能对列表操作，在这里依然可以进行拼接返回一个字符串。
（手动水印：原创CSDN宿者朽命，https://blog.csdn.net/weixin_46281427?spm=1011.2124.3001.5343，公众号A11Dot派）
set
去重既可以在聚合前去重，也可以在聚合中去重，每个分类之间的重复数据互不干扰，又了解集合中的数据是唯一的，则可以将聚合后的数据转成set后再拼接。
df.groupby(['id', 'type']).agg(set)['fruits'].map(lambda x: ', '.join(x)).reset_index()
这里注意，agg(set)后是DataFrame对象，需要索引出fruits列，才可以继续往下操作，可能会注意与上一方法不同点，在重置索引时放在了最后，为能让fruits列正常被拼接，需要将聚合列作为索引列处理，最后才重置索引为列。
unique
在agg(set)有许多需要注意的地方，可以使用更符合操作的方法，.unique()，在Series中unique()去重方法，而在Groupby对象里可以使用列名取出列Series对象。
df.groupby(['id','type'])['fruits'].unique().str.join(', ').reset_index()
fruits列本身是一个字符串类型，相比于上两种又可以使用更为特性的拼接方法.str.join()，按行遍历，对每行的数据进行拼接，这里的行中的元素不一定为列表，与''.join类型，为可迭代对象即可。上文提到，unique是属于Series中的一种方法，依然需要在所有分类去重拼接处理完后再将索引重置为列。
需要注意的是，Groupby对象使用apply方法是对元素视为Series对象，则不能将列名作为关键字进行引用。
/ 总结
对分类数据的去重处理，方式多样，这篇文章仅选取符合pandas的几种处理方式，仅做加深个人理解分组函数及其相关方法的使用。数据样式千变万化，在多种多样的数据通过不同的函数方法有效地处理。
问门前落叶几片，答曰河中鱼两条。
于二零二二年五月二十七日作