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湯
戍鼓斷人行，邊秋一雁聲。
大家好，我是皮皮。
前幾天在Python最強王者交流群【Chloe】問了一道Pandas處理的問題，如下圖所示。
原始數據如下：
df = pd.DataFrame( {'id' : ['A','A','A','A','A','A','B','B','B','B','B'],
'type' : [1,1,1,1,2,2,1,1,1,2,2],
'book' : ['Math','Math','English','Physics','Math','English','Physics','English','Physics','English','English']})
res = df.groupby(['id','type']).book.apply(list).reset_index()
res['book'] = res.apply(lambda x:(','.join([str(i) for i in x['book']])))
res預期的結果如下圖所示：
這裡【月神】給出一個可行的代碼，大家後面遇到了，可以對應的修改下，事半功倍，代碼如下所示：
df.groupby(['id','type']).book.unique().str.join(',').reset_index()運行之後，結果就是想要的了。
後來【瑜亮老師】也給了一份代碼。
代碼如下所示：
res = df.groupby(['id', 'type']).book.apply(set).reset_index()
res['book'] = res['book'].apply(lambda x: (','.join(x)))
print(res)運行之後，結果就是想要的了。
完美地解決了粉絲的問題！
最後再給大家分享一個知識點，如下圖所示。
後來【瑜亮老師】還補充了一個結論，這裡和大家一起分享下。
文章做了對比：
普通apply處理需要18秒左右，
使用Swift進行加速提升到7秒左右，
函數向量化，時間縮短至0.4秒，
int64轉為int16，用時縮短至0.1秒
盡可能轉換為.values，再操作，僅用時0.07秒！！！
從18秒到0.07秒……大家好，我是皮皮。這篇文章主要盤點了一道使用Pandas處理數據的問題，文中針對該問題給出了具體的解析和代碼實現，一共兩個方法，幫助粉絲順利解決了問題。
最後感謝粉絲【Chloe】提問，感謝【月神】、【瑜亮老師】給出的思路和代碼解析，感謝【dcpeng】、【馮誠】、【冷喵】、【D I Y】等人參與學習交流。
小伙伴們，快快用實踐一下吧！如果在學習過程中，有遇到任何問題，歡迎加我好友，我拉你進Python學習交流群共同探討學習。
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