如何根据系列名称加入以下系列列表？

Question

我有两个对象系列，一个在前，一个在后，按名称分组。

我通过以下代码生成它们：

beforeseries = df.groupby('name', dropna=True)['order'].apply(list)
print(beforeseries)

afterseries = df.groupby('name', dropna=True)['order'].apply(list)
print(afterseries)

生成以下输出：

系列之前：

名称1 [第一，第二，第三] 名称2 [第一、第二、第三] Name_n [第一，第二，第三，第四]

后记：

姓名1[第四、第五] 名称2 [第四、第五、第六] Name_n [第五、第六]

我想加入他们，所以输出如下所示”

名称 1 [‘第一第二第三’, ‘第四第五’] 名称 2 ['第一第二第三','第四第五第六'] 名称 3 [‘第一第二第三第四’,‘第五第六’]

Answer 1

闻起来像 XY 问题。此外，生成两个系列的代码是相同的。

IIUC，似乎您需要

concat

两个对象：

out = (
    pd.concat([beforeseries, afterseries], axis=1)
        .groupby(level=0, axis=1).agg(lambda x: x.to_numpy().tolist())
)

输出：

print(out)

           order
name            
A     [v x, o q]
B         [y, r]
C     [w z, p s]

使用的输入：

df = pd.DataFrame({"name": list("ACABC"), "order": list("vwxyz")})
beforeseries = df.groupby("name", dropna=True)["order"].agg(" ".join)

df = pd.DataFrame({"name": list("ACABC"), "order": list("opqrs")})
afterseries  = df.groupby("name", dropna=True)["order"].agg(" ".join)