如何根据条件检查两行并将其合并为python中的单行答案

【问题标题】：how to check the two rows based on condition and club into single row in python如何根据条件检查两行并将其合并为python中的单行
【发布时间】：2019-11-27 11:29:31
【问题描述】：

我的数据框看起来像：

Id survey suvery_link Primary_call alternate call
1   form1  link1       7/18/19                   
1   form1  link1                      8/18/19
2   form1  link1       8/18/19                 
2   form1  link1                       9/18/19
3   form1  link1       8/18/19                 
3   form1  link1                       9/18/19
4   form1  link1       7/18/19                 
4   form1  link1                       8/18/19
1   form2  link2       8/18/19                   
1   form2  link2                      9/18/19
2   form2  link2       7/18/19                 
2   form2  link2                       8/18/19
3   form2  link2       7/18/19                 
3   form2  link2                       8/18/19
4   form2  link2       8/18/19                 
4   form2  link2                       9/18/19

我正在尝试获取新的数据框，如下所示

Id survey suvery_link Primary_call alternate call
1   form1  link1       7/18/19       8/18/19
1   form2  link2       8/18/19       9/18/19             
2   form1  link1       8/18/19       9/18/19
2   form2  link2       7/18/19       8/18/19          
3   form1  link1       8/18/19       9/18/19
3   form2  link2       7/18/19       8/18/19
4   form1  link1       7/18/19       8/18/19
4   form2  link2       8/18/19       9/18/19

我使用了以下代码但不是代码

df.sort_values(['Id','survey',survey_link','Primary_call','alternate call']).drop_duplicate('ID')

它不工作

【问题讨论】：

标签： python pandas loops dataframe if-statement

【解决方案1】：

这是一个很好的解决方案：

table.groupby(['Id','survey','suvery_link'], as_index=False)[['Primary_call','alternate_call']].max()

【讨论】：

【解决方案2】：

df.groupby(['Id','survey','suvery_link'], as_index=False)[['Primary_call','alternate_call']].max()

【讨论】：

【解决方案3】：

我建议将日期处理为日期时间，您可以使用max()：

df['Primary_call'] = pd.to_datetime(df['Primary_call'])
df['alternate_call'] = pd.to_datetime(df['alternate_call'])

df.groupby('Id', as_index=False).max()

【讨论】：

它不起作用，请再次查看问题