这段代码：c.groupby(co, dropna=False).apply(lambda x: ','.join(x.unique().astype(str))) 报错：'DataFrame' object has no attribute 'unique'

`unique()` 是一个 Series 的方法，而不是 DataFrame 的方法。如果你想对 DataFrame 中的每一列调用 `unique()` 方法，你可以使用 DataFrame 的 `apply()` 方法。尝试使用以下代码替换你的代码：

c.groupby(co, dropna=False).apply(lambda x: x.apply(lambda y: ','.join(y.unique().astype(str))))

这将在每一列上调用 `unique()` 方法，并将结果用逗号分隔成一个字符串。

相关问题

pandas里面还有什么方法可以实现：c.groupby(co, dropna=False).apply(lambda x: ','.join(map(str, x)))

pandas中还有许多方法可以实现类似的功能，其中一些常用的方法包括：

1. `groupby()`方法：用于根据指定的列对数据进行分组，返回一个GroupBy对象。

2. `agg()`方法：用于对分组后的数据进行聚合操作，可以传入一个字典，指定每个列需要进行的聚合操作。

3. `apply()`方法：用于对数据进行自定义操作，可以传入一个函数或lambda表达式。

4. `transform()`方法：用于对数据进行自定义操作，与apply方法类似，但返回的结果是与原数据行列数相同的数据。

根据你提供的代码，我猜测你的目的是对数据进行分组，并将每个分组内的元素用逗号连接起来。如果是这样，你可以使用以下代码：

c.groupby(co, dropna=False)[col].apply(lambda x: ','.join(map(str, x)))

其中，`col`是需要进行连接的列名。这段代码会将数据按照`co`列进行分组，然后对每个分组内的`col`列进行连接操作，返回一个Series对象。

pandas里面怎么用unique函数的方法可以实现：c.groupby(co, dropna=False).apply(lambda x: ','.join(map(str, x)))

可以使用 pandas 中的 `unique` 方法和 `join` 方法来实现类似的功能。具体实现如下：

c.groupby(co, dropna=False).apply(lambda x: ','.join(x.unique().astype(str)))

这里的 `unique()` 方法会返回分组后每个组的唯一值，然后再使用 `astype(str)` 方法将其转换为字符串类型，最后使用 `join()` 方法将这些字符串连接起来。