合并除列的二进制值外大部分重复的行答案

【问题标题】：Merge rows that are mostly duplicate except for a column's binary value合并除列的二进制值外大部分重复的行
【发布时间】：2023-02-14 10:48:53
【问题描述】：

我正在清理电影数据库。它是通过将 4 个 CSV（4 个流媒体服务的电影）合并为一个而形成的。有些电影存在于两个或多个流媒体服务上，例如 Prime 和 Hulu。

我能够将其余列与以下内容合并： movies.groupby(compareColumns, group_keys=False)[allColumns].apply(lambda x: x.ffill().bfill())

但现在我剩下的行几乎相同，除了它们的 onPrime/onNetflix 值（0=服务不可用，1=服务可用）。

例如，我有两行是：

name	onPrime	onHulu	otherColumn
Movie 1	1	0	X
Movie 1	0	1	X

如何系统地合并两行以获得下面所需的输出？（我还有其他不想受到影响的专栏）

name	onPrime	onHulu	otherColumn
Movie 1	1	1	X

不确定如何通过 sum、bfill、ffill 或任何内置函数来完成。

我尝试了filledgroups.fillna(value=0, axis=0, inplace=True, limit=1)，其中 filledgroups 只是用于试验的两行的数据框，但它为其他列填充了 0，而我只想用 1 替换 onPrime/onHulu 的 0。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

分组依据姓名应该做的伎俩..

df_grouped = df.groupby('name').max().reset_index()

【讨论】：