将dataframe利用pandas列合并为一行，类似于sql的GROUP_CONCAT函数。例如如下dataframe

  id_part         pred   pred_class v_id

0       d  0 0.122817         woman   d1

1       b     0.015449  other_label   d2

2       5     0.019208          cat   d3

3       d     0.050064          dog   d1

想要变成如下形式：

  v_id   pred_class                     pred id_part

0   d1   woman, dog  [0 0.122817 , 0.050064]       d

1   d2  other_label               [0.015449]       b

2   d3          cat               [0.019208]       5

利用 groupby 去实现就好，spark里面可以用 concat_ws 实现，可以看这个 Spark中SQL列合并为一行，而这里没有 concat_ws 只能用另外一种方式实现：

df2 = other_label.groupby(['v_id']).agg({'pred_class': [', '.join],

                                         'pred': lambda x: list(x),

                                         'id_part': 'first'}).reset_index()

得到结果为：

  v_id   pred_class                     pred id_part

0   d1   woman, dog  [0 0.122817 , 0.050064]       d

1   d2  other_label               [0.015449]       b

2   d3          cat               [0.019208]       5

而还有另外一种方式，但是可能会输出少了那么几列：

df1 = data.groupby(['v_id', 'id_part'])['pred_class'].apply(lambda x: list(x)).reset_index()

  v_id id_part     pred_class

0   d1       d   [woman, dog]

1   d2       b  [other_label]

2   d3       5          [cat]