合并数据框中的重复索引

Question

我有一个数据框，在清理和合并之后，它最终处于我有多行具有相同索引值的状态。

我需要合并这些重复的行并得到一个数据框，其中每次重复运行都有一行。

感觉这应该是处理数据帧时的标准操作，但我似乎无法弄清楚如何让 Pandas 做到这一点。

我找到的最佳答案在这里：Merge two rows in the same Dataframe if their index is the same?

但是，那里提出的解决方案以“groupby”对象而不是数据框结束。由于我想在框架上进行进一步的 groupby，所以我不知道如何进行。

pandas 方法中是否有一个标准函数用于压缩多行共享相同索引的数据帧，并返回一个新的数据帧？

例如：

           visits  revenue product-type
product1      200       50    stockings
product1       50      100         #n/a
product2      150       20          toy
     ...       ..       ..           ..

到

           visits  revenue product-type
product1      250      150    stockings
product2      150       20          toy
     ...       ..       ..           ..

Answer 1

您可以通过index groupby 然后aggregate：

print (df.groupby(level=0).agg({'visits':sum,'revenue':sum,'product-type':'first'}))

          visits  revenue product-type
product1     250      150    stockings
product2     150       20          toy

也许最后一列更好的功能是join - 您的数据不会丢失，（first 只取第一个值，其他数据被删除）：

print (df.groupby(level=0).agg({'visits':sum,
                               'revenue':sum,
                               'product-type': lambda x: ''.join(x.fillna(''))}))

          visits  revenue product-type
product1     250      150    stockings
product2     150       20          toy

如果仅使用sum，则删除最后一列 - automatic exclusion of nuisance columns：

print (df.groupby(level=0).sum())
          visits  revenue
product1     250      150
product2     150       20