删除First_Name行中的重复项，但追加Last_Name的集合

，可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要从数据源中获取包含First_Name和Last_Name的数据集。数据源可以是数据库、文件、API等。
2. 将获取的数据集加载到一个数据结构中，例如数组或列表。
3. 遍历数据集，对于每个数据项，检查First_Name是否已经存在于之前的数据项中。如果存在，则将当前数据项的Last_Name添加到已存在的数据项的Last_Name集合中。
4. 如果First_Name不存在于之前的数据项中，将当前数据项添加到一个新的数据集中。
5. 最后，将新的数据集中的数据写回到数据源中，以完成删除重复项并追加Last_Name集合的操作。

以下是一个示例代码，使用Python语言实现上述步骤：

# 导入必要的库
import pandas as pd

# 从数据源中获取数据集，这里假设数据源是一个CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 创建一个空的数据集用于存储结果
new_data = []

# 遍历数据集
for index, row in data.iterrows():
    first_name = row['First_Name']
    last_name = row['Last_Name']
    
    # 检查First_Name是否已经存在于之前的数据项中
    duplicate = False
    for item in new_data:
        if item['First_Name'] == first_name:
            item['Last_Name'].append(last_name)
            duplicate = True
            break
    
    # 如果First_Name不存在于之前的数据项中，将当前数据项添加到新的数据集中
    if not duplicate:
        new_data.append({'First_Name': first_name, 'Last_Name': [last_name]})

# 将新的数据集写回到数据源中
new_data_df = pd.DataFrame(new_data)
new_data_df.to_csv('new_data.csv', index=False)

在上述示例代码中，我们使用了Pandas库来读取和写入CSV文件，并使用了一个字典列表来存储数据集和结果。你可以根据实际情况调整代码以适应不同的数据源和数据格式。

这个解决方案的优势是可以快速删除重复项并追加Last_Name集合，同时保留了原始数据的结构和其他列的信息。它适用于需要对大量数据进行处理的场景，例如数据清洗、数据分析等。

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