Pandas 如何在dataframe中合并列值？

我的数据帧可能有如下重复项：

    property_duplicate_map = {}
    for index, row in df.iterrows():
        property_value = row[property]
        name = row['name']
        if name in property_duplicate_map:
            new_value = property_value + '|' + property_duplicate_map[name]
            property_duplicate_map[name] = new_value
            df = df.drop([index])
        else:
            property_duplicate_map[name] = property_value
        df.loc[index, property] = property_duplicate_map[name]

我上面的代码应该将两行合并为一行，如下所示：

Name Type Alias

aa   b  m
aa   b  n

问题似乎在于df.drop（索引）。例如，如果它删除“aa b m”的行索引“12”，则该行将消失，并且以下df.loc[index，property]=。。。不起作用

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应该有办法做到这一点。如何修复它？

您只需执行以下操作：

aa  b m|n

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理想情况下，我不应该显式使用列名['name'，'Type']，因为不同的dataframe的列计数可能不同。只有“名称”和“别名”列是已知的。

In [923]: df
Out[923]: 
  Name Type Alias
0   aa    b     m
1   aa    b     n

In [924]: df.groupby(['Name','Type'])['Alias'].apply('|'.join)
Out[924]: 
Name  Type
aa    b       m|n
Name: Alias, dtype: object