关于Pandas数据分组展示

Question

用Pandas建立一个DataFrame的数据：

流水号	处理人	处理时间
10000	张三	2016-10-01
10000	李四	2016-10-02
10001	王五	2016-10-01
10002	赵六	2016-10-03
10001	黄七	2016-10-02
10000	吴八	2016-10-03

要如何处理才能按流水号分组，然后将处理人合并展示（用、或者其他字符连接），类似下表：

流水号	处理人
10000	张三、李四、吴八
10001	王五、黄七
10002	赵六

或者不用Pandas，其他的方法也可以

Answer 1

感觉是个挺典型的groupby函数例子：

cols = ['流水号', '处理人', '处理时间']
data = [[10000, '张三', '2016-10-01'],
        [10000, '李四', '2016-10-02'],
        [10001, '王五', '2016-10-01'],
        [10002, '赵六', '2016-10-03'],
        [10001, '黄七', '2016-10-02'],
        [10000, '吴八', '2016-10-03']]
frame = pd.DataFrame(data,columns=cols)

def combination(names):
    return ','.join(names)
    
frame.groupby('流水号').aggregate(combination)

输出结果应该是这样：

In [12]: frame.groupby('流水号').aggregate(combinition)
Out[12]: 
            处理人                              处理时间
流水号                                              
10000  张三,李四,吴八  2016-10-01,2016-10-02,2016-10-03
10001     王五,黄七             2016-10-01,2016-10-02
10002        赵六  

Answer 2

python3

import pandas as pd

cols = ['流水号', '处理人', '处理时间']
data = [[10000, '张三', '2016-10-01'],
        [10000, '李四', '2016-10-02'],
        [10001, '王五', '2016-10-01'],
        [10002, '赵六', '2016-10-03'],
        [10001, '黄七', '2016-10-02'],
        [10000, '吴八', '2016-10-03']]

df = pd.DataFrame(data,columns=cols)
grp = [(n, ','.join([r for r in set(df[df['流水号']==n]['处理人'])]))
                       for n in set(df['流水号'])]

df2 = pd.DataFrame(grp, columns=cols[:-1])
print(df)
print(df2)

Answer 3

cols = ['流水号', '处理人', '处理时间']
data = [[10000, '张三', '2016-10-01'],
        [10000, '李四', '2016-10-02'],
        [10001, '王五', '2016-10-01'],
        [10002, '赵六', '2016-10-03'],
        [10001, '黄七', '2016-10-02'],
        [10000, '吴八', '2016-10-03']]
frame = pd.DataFrame(data,columns=cols)
df_result=pd.DataFrame(frame.groupby("流水号")["处理人"].apply(lambda x:",".join(x)))
df_result