,可以通过使用groupby方法和agg方法来实现。
首先,使用groupby方法根据id字段进行分组,将具有相同id的行聚合在一起。然后,使用agg方法对每个分组进行聚合操作,例如求和、求平均值等。最后,可以通过访问聚合后的结果来获取具有相同id的多行中的值。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例的dataframe
data = {'id': [1, 1, 2, 2, 3],
'value': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用groupby和agg方法获取具有相同id的多行中的值
result = df.groupby('id').agg({'value': 'sum'})
# 打印结果
print(result)
在上述示例中,我们首先创建了一个示例的dataframe,其中包含id和value两列。然后,使用groupby方法根据id字段进行分组,并使用agg方法对value列进行求和操作。最后,我们打印出了聚合后的结果。
这个方法适用于在dataframe中获取具有相同id的多行中的值,并且可以根据具体需求进行灵活的聚合操作。对于更复杂的操作,也可以使用其他pandas提供的方法进行处理。
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