如何在不删除其他列的情况下合并Pandas中的行？

在Pandas中，可以使用groupby和agg函数来合并行，而不删除其他列。下面是具体的步骤：

首先，使用groupby函数将数据按照需要合并的列进行分组。例如，如果要按照"列A"合并行，则可以使用groupby('列A')。
然后，使用agg函数对每个分组进行聚合操作。在agg函数中，可以指定每个列需要进行的聚合操作，以及对应的函数。对于需要合并的列，可以使用sum、mean、max等函数进行聚合。
最后，将聚合后的结果重新赋值给原始的DataFrame，以完成行的合并。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'列A': ['A', 'A', 'B', 'B'],
        '列B': [1, 2, 3, 4],
        '列C': [5, 6, 7, 8]}

df = pd.DataFrame(data)

# 合并行
df_merged = df.groupby('列A').agg({'列B': 'sum', '列C': 'mean'}).reset_index()

# 输出合并后的结果
print(df_merged)

在上述示例中，我们按照"列A"进行分组，并对"列B"使用sum函数进行求和，对"列C"使用mean函数进行平均值计算。最后，将合并后的结果重新赋值给df_merged，并输出结果。

对于Pandas的更多操作和函数，可以参考腾讯云的Pandas文档。