按熊猫数据分组并保留值

如何解决按熊猫数据分组并保留值

我有一个像这样的数据框

| | Sentence | Text  | Classes 
 0     1        a      Object
 1     1        a      Object
 2     1        a      Object
 3     1        a      Object
 4     1      school   Depart
 5     1        is     Verb
 6     1      closed   O
 .
 .
 .    60         a     Verb

我想按班级最频繁的类型对文本进行分组，所以这样结束：

| | Sentence | Text  | Classes 
 0     1        a      Object
 1     1        is     Verb
 2     1      school   Depart
 3     1      closed   O

对数据进行分组时，保持句子顺序非常重要，当我尝试以下代码时，它会对数据进行分组，但是只删除一次：

def md(s):
c = Counter(s)
return c.most_common(1)[0][0]
df_final = df.groupby(['Sentence','Text']).Classes.agg(md)

解决方法

您的函数似乎没有删除单次出现的条目（即该组的记录数）。

如果要保持句子中单词的顺序，可以将as_index=False,sort=False作为选项添加到groupby，如果这是“在对数据进行分组时保留句子顺序”的意思， “。

import pandas as pd
import re
from collections import Counter

data = [['1','1','1'],['a','a','school','is','closed'],['Object','Object','Depart','Verb','O']]

d = {'Sentence': data[0],'Text': data[1],'Classes': data[2]}
df = pd.DataFrame(data=d)
def md(s):
    c = Counter(s)
    return c.most_common(1)[0][0]
df_final = df.groupby(['Sentence','Text'],as_index=False,sort=False).Classes.agg(md)
print(df_final)

输出：

  Sentence    Text Classes
0        1       a  Object
1        1  school  Depart
2        1      is    Verb
3        1  closed       O