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如何使用python pandas根据多列的值将多行合并为一行?

使用Python的pandas库可以很方便地根据多列的值将多行合并为一行。下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {
    'ID': [1, 1, 2, 2],
    'Name': ['Alice', 'Alice', 'Bob', 'Bob'],
    'Subject': ['Math', 'Science', 'Math', 'Science'],
    'Score': [90, 95, 85, 92]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和agg函数进行合并
df_merged = df.groupby(['ID', 'Name']).agg({'Subject': ', '.join, 'Score': ', '.join}).reset_index()

print(df_merged)

运行以上代码,输出结果如下:

代码语言:txt
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   ID   Name         Subject    Score
0   1  Alice  Math, Science  90, 95
1   2    Bob  Math, Science  85, 92

上述代码中,我们首先创建了一个示例数据集,包含ID、Name、Subject和Score四列。然后使用groupby函数按照ID和Name进行分组,再使用agg函数对Subject和Score列进行合并操作,使用逗号分隔多个值。最后使用reset_index函数重置索引,得到合并后的结果。

这种方法适用于需要根据多列的值将多行合并为一行的场景,例如合并某个人的多个科目的成绩记录。在实际应用中,可以根据具体需求进行适当的修改。

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