将多个列值合并为一列以在python pandas中重复行答案

【问题标题】：Merge multiple column values into one column for duplicate rows in python pandas将多个列值合并为一列以在python pandas中重复行
【发布时间】：2019-04-08 17:26:45
【问题描述】：

我有一个这样的熊猫数据框：

     Col1       Col2

 0    a        Jack     
 1    a        Jill     
 2    b        Bob     
 3    c        Cain     
 4    c        Sam     
 5    a        Adam     
 6    b        Abel

我现在要做的是为第 1 列中的每个值组合第 2 列中的值，即输出应该是这样的：

     Col1     Col2

0     a      Jack, Jill, Adam
1     b      Bob, Abel
2     c      Cain, Sam

我怎样才能最好地解决这个问题？任何意见将是有益的。提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas list dataframe row

【解决方案1】：

使用

df = df.groupby('Col1')['Col2'].apply(', '.join)

print(df)
Col1
a    Jack, Jill, Adam
b           Bob, Abel
c           Cain, Sam
Name: Col2, dtype: object

使用reset_index 将Col1 作为列而不是索引返回

df = df.groupby('Col1')['Col2'].apply(', '.join).reset_index()

print(df)
  Col1              Col2
0    a  Jack, Jill, Adam
1    b         Bob, Abel
2    c         Cain, Sam

【讨论】：

【解决方案2】：

您也可以像其他similar answer一样尝试关注：

new_df = df.groupby('Col1', as_index=False).agg(', '.join)

【讨论】：

【解决方案3】：

这里有一个不同的方法，试试看：

df.groupby("Col1").agg(lambda x: ', '.join(x.unique())).reset_index()


  Col1              Col2
0    a  Jack, Jill, Adam
1    b         Bob, Abel
2    c         Cain, Sam

记住一点。如果你的数据集是这样的：

  Col1  Col2
0    a  Jack
1    a  Jill
2    b   Bob
3    c  Cain
4    c   Sam
5    a  Adam
6    b  Abel
7    a  Adam
8    c   Sam

你会得到以下输出：

df.groupby("Col1").agg(lambda x: ', '.join(x)).reset_index()


  Col1                    Col2
0    a  Jack, Jill, Adam, Adam
1    b               Bob, Abel
2    c          Cain, Sam, Sam

因此，通过使用unique，您可以删除Col2 中的重复项。希望有帮助

【讨论】：