使用Pandas根据条件将两行数据合并为一行数据

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理和数据分析任务。

根据条件将两行数据合并为一行数据，可以使用Pandas的条件筛选和数据合并功能来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male'],
        'Score1': [80, 90, 85, 95],
        'Score2': [70, 85, 75, 90]}

df = pd.DataFrame(data)

# 根据条件筛选数据
condition = (df['Age'] > 30) & (df['Gender'] == 'Male')
filtered_data = df[condition]

# 合并两行数据为一行数据
merged_data = filtered_data.groupby('Name').agg({'Age': 'first', 'Gender': 'first', 'Score1': 'sum', 'Score2': 'sum'}).reset_index()

print(merged_data)

上述代码中，我们首先创建了一个示例数据，包含姓名、年龄、性别、分数1和分数2等字段。然后，我们使用条件筛选功能，选取年龄大于30且性别为男性的数据行。接着，我们使用groupby函数按照姓名进行分组，并使用agg函数对分组后的数据进行聚合操作，将年龄和性别取第一个值，将分数1和分数2进行求和。最后，使用reset_index函数重置索引，得到合并后的一行数据。

这个功能在实际应用中可以用于数据清洗和数据分析任务，例如合并重复的数据行或者对特定条件下的数据进行统计分析。

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