基于多列合并行并连接多列

Question

我有一个喜欢的df

Code  Country     CID      New_Country
123   Aus         C11      Europe
123   Aus         C12      India
456   Europe      C98      US
456   Europe      C123     US
456   Europe      C43      Europe
112   US          C345     China

我想要这样的结果 df：

Code  Country     Merged_Column             
123   Aus         C11,Europe;C12,India          
456   Europe      C98,US;C123,US;C43,Europe
112   US          C345,China

问题陈述

我想基于多列（Code 和 Country）合并行，并希望合并两列（CID 和 New_Country）

我的代码：

df=df.groupby(['Code','Country'])['CID'].apply(', '.join).reset_index()

上述代码适用于一列，但需要帮助合并两列，如结果 df 所示

Answer 1

你可以使用：

series.str.cat 用于连接 2 列，然后是 assign+groupby()

df.assign(Merged_Column=df['CID'].str.cat(df['Country'],sep=',')).groupby(
   ['Code','Country'],sort=False,as_index=False)['Merged_Column'].agg(';'.join)

或者： df.agg() 和 .join 上 axis=1 用于多个列，步骤与​​上述相同

df.assign(Merged_Column=df[['CID','New_Country']].agg(','.join,1)).groupby(
     ['Code','Country'],sort=False,as_index=False)['Merged_Column'].agg(';'.join)

---

   Code Country              Merged_Column
0   123     Aus       C11,Europe;C12,India
1   456  Europe  C98,US;C123,US;C43,Europe
2   112      US                 C345,China