使用Python的pandas库可以很方便地根据多列的值将多行合并为一行。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {
'ID': [1, 1, 2, 2],
'Name': ['Alice', 'Alice', 'Bob', 'Bob'],
'Subject': ['Math', 'Science', 'Math', 'Science'],
'Score': [90, 95, 85, 92]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用groupby和agg函数进行合并
df_merged = df.groupby(['ID', 'Name']).agg({'Subject': ', '.join, 'Score': ', '.join}).reset_index()
print(df_merged)
运行以上代码,输出结果如下:
ID Name Subject Score
0 1 Alice Math, Science 90, 95
1 2 Bob Math, Science 85, 92
上述代码中,我们首先创建了一个示例数据集,包含ID、Name、Subject和Score四列。然后使用groupby函数按照ID和Name进行分组,再使用agg函数对Subject和Score列进行合并操作,使用逗号分隔多个值。最后使用reset_index函数重置索引,得到合并后的结果。
这种方法适用于需要根据多列的值将多行合并为一行的场景,例如合并某个人的多个科目的成绩记录。在实际应用中,可以根据具体需求进行适当的修改。
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