【Python】PandasのDataFrameの行をリストにグループ化する方法

PandasのDataFrameで行をリストとしてグループ化するには、apply()関数を使用します。まず、必要なライブラリをインポートしましょう。

import pandas as pd

次に、「Car」と「Units」の2つの列を持つDataFrameを作成します。

dataFrame = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
        "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
    }
)

groupby()とapply(list)を組み合わせることで、車種ごとに「Units」の値をリスト形式でまとめることができます。

dataFrame = dataFrame.groupby('Car')['Units'].apply(list)

サンプルコード

以下が完全なコード例です。

import pandas as pd

# DataFrameを作成
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mustang', 'Bentley', 'Jaguar'],
      "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
   }
)

print("DataFrame ...\n", dataFrame)

# DataFrameの行をリストへグループ化
dataFrame = dataFrame.groupby('Car')['Units'].apply(list)

# グループ化した結果を表示
print("\nDataFrame ...\n", dataFrame)

実行結果

上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。

DataFrame ...
         Car   Units
0       BMW     100
1     Lexus     150
2      Audi     110
3   Mustang      80
4   Bentley     110
5    Jaguar      90

DataFrame ...
Car
Audi       [110]
BMW        [100]
Bentley    [110]
Jaguar      [90]
Lexus      [150]
Mustang     [80]
Name: Units, dtype: object

処理の解説

このコードでは、まずgroupby('Car')によって「Car」列の値（車種名）ごとに行をグループ化し、続けて['Units']で「Units」列を選択しています。最後にapply(list)を適用することで、各グループに属する値がPythonのリスト形式へ変換されます。

結果として得られるSeriesでは、インデックスが車種名になり、対応する値が「Units」の数値を格納したリストになっていることが確認できます。この手法は、カテゴリごとに複数の値をひとつのリストとしてまとめたい場合に非常に便利です。なお、元のデータ内で同じ車種が複数回出現する場合でも、それらの値はすべて同じリストに集約されます。