df.groupby(‘user_id‘).agg(set)

直接上代码

import numpy as np
import pandas as pd
#定义一个数据框
df = pd.DataFrame({
       'user_id': [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3], 
       'class_type': ['Krav Maga', 'Yoga', 'Ju-jitsu', 'Krav Maga', 
                      'Ju-jitsu','Krav Maga', 'Karate'], 
       'instructor': ['Bob', 'Alice','Bob', 'Alice','Alice', 'Alice','Bob']})

df.groupby('user_id').agg(lambda x: set(x))

df2=df.groupby('user_id').agg(set)
df2

可以看出.agg(lambda x: set(x)) 和 .agg(set)的作用是一样的，都是对按列进行操作，是列方向上的

df2.reset_index()

#取左上角的元素
df2.iloc[0,0] #按位置取

type(df2.iloc[0,0])

元素是集合类型

对于更深的理解DataFrame.agg（func，axis = 0，* args，** kwargs ）函数，可以点这里 或者https://www.jianshu.com/p/f37ac2a7b6dc 个人感觉这篇介绍很的不错

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