在pandas中,可以使用groupby
和agg
方法来合并DataFrame中特定列中值相同的行。
首先,使用groupby
方法按照特定列进行分组,然后使用agg
方法对每个分组进行聚合操作。在agg
方法中,可以使用字典来指定每个列需要进行的聚合操作。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {'A': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'foo'],
'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one'],
'C': [1, 2, 3, 4, 5],
'D': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 合并特定列中值相同的行
merged_df = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum', 'D': 'mean'}).reset_index()
print(merged_df)
输出结果为:
A B C D
0 bar two 7 35.0
1 foo one 3 15.0
2 foo two 3 20.0
在上述示例中,我们按照列'A'和列'B'进行分组,并对列'C'进行求和,对列'D'进行平均值计算,最后使用reset_index
方法重置索引。
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