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当特定列中的单元格的值相同时,如何合并pandas Dataframe中的行

在pandas中,可以使用groupbyagg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:

代码语言:txt
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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:

代码语言:txt
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     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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