熊猫在行上查找交配条目并将这些行中的列合并为一列

Question

我有一个这样的数据字段。

索引	产品	购买_地址	订单_日期
0	A	604 Cherry st, Dallas	2019-10-28
1	B	225 5th st, LA	2019-10-29
2	C	604 Cherry st, Dallas	2019-10-28
3	D	225 5th st, LA	2019-10 -29
4	E	967 第 12 街，纽约	2019-10-27
5	F	967 12th st，纽约	2019-10-27
6	A	628 Jefferson St，纽约	2019-10-20
7	B	628 Jefferson St，纽约	2019-10-20
8	A	694 Meadow St，亚特兰大	2019 -10-25
9	B	694 Meadow St, 亚特兰大	2019-10-25
10	C	27 Wilson St, Austin	2019-10-26
11	D	27 Wilson St, Austin	2019-10-26

我需要创建一个新的数据字段，在其中将产品合并为一个如果地址和订单日期相同（意味着它们是同时订购的），则列。

df 应如下所示：

Index	Product	Purchase_Address
0	A, C	604 Cherry st, Dallas
1	B, D	225 5th st, LA
2	E, F	967 12th st, NY
3	A, B	628 Jefferson St, NY
4	A, B	694 Meadow St, 亚特兰大
5	C, D	27 Wilson St, 奥斯汀

然后从 df 开始，我在那里数了组合发生的次数：

Index	Product_Combination	Nr_Of_Times
0	A, C	1
1	B, D	1
2	E, F	1
4	A, B	2
5	C, D	1

我如何实现这样的目标？ 谢谢！

Answer 1

将 Groupby.agg 与 Groupby.count 和 Series.to_frame 结合使用：

In [1783]: out = df.groupby(['Purchase_Address', 'Order_Date']).agg({'Product': ','.join}).groupby('Product')['Product'].count().to_frame('Nr_Of_Times').reset_index()

In [1784]: out
Out[1784]: 
  Product  Nr_Of_Times
0     A,B            2
1     A,C            1
2     B,D            1
3     C,D            1
4     E,F            1