提问人：charancherry 提问时间：2/23/2023 最后编辑：jezraelcharancherry 更新时间：2/23/2023 访问量：205
FutureWarning：不推荐使用多个键（隐式转换为键元组）的索引，请改用列表 [duplicate]
FutureWarning: Indexing with multiple keys (implicitly converted to a tuple of keys) will be deprecated, use a list instead [duplicate]
问：
我创建了一个数据帧
team3 team4 Dummy
0 F YG 10
1 g Gh 10
2 h Ya 10
3 i nG 10
4 k Yb 10
5 l Yf 10
6 m jk 10
我正在尝试获得预期的输出，如下所示
team3 team4 Dummy
0 F|g|h|i|k|l|m YG|gh|ya|ng|yb|yf|jk 10
df10 = df9.groupby('Dummy')['team3','team4'].apply('|'.join).reset_index()
收到错误：
FutureWarning：不推荐使用多个键（隐式转换为键元组）的索引，请改用列表。 df10 = df9.groupby（'虚拟'）['team3'，'team4'].apply（'|'.加入）.reset_index（）
答：
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jezrael
2/23/2023
#1
添加用于选择多个列的嵌套列表，而不是 GroupBy.apply，使用 GroupBy.agg 分别处理每个列：
#joined columns names
print (df9.groupby('Dummy')[['team3','team4']].apply('|'.join).reset_index())
Dummy 0
0 10 team3|team4
df10 = df9.groupby('Dummy')[['team3','team4']].agg('|'.join).reset_index()
print (df10)
Dummy team3 team4
0 10 F|g|h|i|k|l|m YG|Gh|Ya|nG|Yb|Yf|jk
如果顺序很重要：
df10 = df10[['team3','team4','Dummy']]
print (df10)
team3 team4 Dummy
0 F|g|h|i|k|l|m YG|Gh|Ya|nG|Yb|Yf|jk 10
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