【发布时间】：2021-10-21 10:09:35
【问题描述】：
【问题讨论】：
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将 CSV 加载到数据框中，并使用 panda 的
.groupby()功能组合相关行。
标签： python algorithm dataframe concatenation rows
【发布时间】：2021-10-21 10:09:35
【问题描述】：
P.S 如果您可以提供数据集的样本而不是图像，那就更好了。下次您可以使用df.to_clipboard 并将其作为代码sn-p 粘贴到问题中以实现重现性。
现在来回答。您可以使用 pandas groupby，然后使用自定义聚合。
首先我为示例创建了一个数据集：
df = pd.DataFrame({"A": ["a", "b", "a", "b", "c"], "B": list(map(str, range(5))), "C": list(map(str, range(5, 10)))})
如下所示
A B C
0 a 0 5
1 b 1 6
2 a 2 7
3 b 3 8
4 c 4 9
然后您可以使用相似键联系行（在您的情况下，键是 name 和 phone_no
gdf = df.groupby("A").agg({
"B": ",".join,
"C": ",".join
})
print(gdf)
结果如下：
A B C
0 a 0,2 5,7
1 b 1,3 6,8
2 c 4 9
【讨论】：
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谢谢，这行得通。下次我会确保包含数据集的样本。