在处理重复ids有付款日期的情况下,可以通过创建新列来解决。使用pandas dataframe可以轻松处理这个问题。
首先,我们需要导入pandas库并读取数据到dataframe中:
import pandas as pd
# 读取数据到dataframe
df = pd.read_csv('data.csv')
接下来,我们可以使用groupby函数将数据按照ids进行分组,并计算每个组的付款日期的数量:
# 按照ids分组,并计算每个组的付款日期数量
df['付款日期数量'] = df.groupby('ids')['付款日期'].transform('count')
然后,我们可以使用apply函数创建新列,根据付款日期数量的不同,给出相应的值:
# 创建新列,根据付款日期数量给出相应的值
df['新列'] = df['付款日期数量'].apply(lambda x: '有付款日期' if x > 1 else '无付款日期')
最后,我们可以查看结果:
# 查看结果
print(df)
这样,我们就成功地创建了新列来处理重复ids有付款日期的情况。
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请注意,以上答案仅供参考,具体的解决方案和推荐产品可能因实际需求和情况而有所不同。
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