如何包括计数的每个字符，而使用itertools.groupby删除重复项

Question

我有以下代码：

df= pd.DataFrame(data=all_r_1.to_dataframe().groupby(['user_id'])['type'].sum()).reset_index() 

userid | type 
20  | aab 
21  | ababb 

要在type列中的字符串删除重复的，我有这样的代码：

df['type'] = df['type'].apply(lambda x: ''.join(ch for ch, _ in itertools.groupby(x))) 

其产生这样的：

userid | type 
20  | ab 
21  | abab 

这是输入DF：

id | userid | type 
1 | 20  | a 
2 | 20  | a 
3 | 20  | b 
4 | 21  | a 
5 | 21  | b 
6 | 21  | a 
7 | 21  | b 
8 | 21  | b 

但是，我想要做的是包括计数的每个字符，同时删除重复项：

userid | type 
20  | a2b 
21  | abab2 

任何想法如何，我可以修改itertools.groupby代码，还包括计数？

Answer 1

itertools.groupby卖场实际组，以便你可以访问此如下：

df['type'] = df['type'].apply(lambda x: ''.join('{}{}'.format(ch,len(list(group))) for ch, group in itertools.groupby(x)))