Python 基于另一列中的相同值组合dataframe列中的文本值

我有数据，可能有不同的人与同一条目关联

我需要将这两个条目合并在一起，注意上面有两个人

例如，数据可能看起来像：

Name Share_ID value1 value2 value3 etc.
Joe  0001     1      2      4
Ann  0002     2      5      2
Mel  0001     1      2      4

输出需要是：

Name      Share_ID value1 value2 value3 etc.
Joe, Mel  0001     1      2      4
Ann       0002     2      5      2

我试着用groupby

df1.groupby（['Share\u ID']）['Name'].apply（'，'.join）.reset\u index（）

但我的结果是：

Share_ID Name
0001     Joe, Mel
0002     Ann

名称列组合正确，但我丢失了其他列。请注意，我不希望对其他列应用任何内容——Joe和Ann的记录是相同的

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我认为我的方法是关闭的，但我不确定要使用什么函数。

从停止的地方开始，您可以将生成的数据集连接回初始数据帧：

# Find the merged name data set and rename the 'Name' column
names = df1.groupby(['Share_ID'])['Name'].apply(', '.join).reset_index().rename(columns={'Name':'Merged Name'})
# Join it to the original dataset
df1 = df1.merge(names, on='Share_ID')
# Drop the 'Name' column then drop duplicates.
df1 = df1.drop(columns=['Name']).drop_duplicates()

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您可以获取获得的结果，将其与原始数据帧合并，并删除重复项：

pd.merge(df1.groupby(['Share_ID'])['Name'].apply(', '.join).reset_index(), df1, on='Share_ID').drop_duplicates(subset='Share_ID')

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不使用分组依据中的

值

字段的任何特殊原因

df1.groupby(['Share_ID','value1', 'value2', 'value3'])['Name'].apply(', '.join).reset_index()

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这将提供所需的输出。

您是否与groupby进行了核对？这是一个很好的解决方案；我将另一个标记为已接受，只是因为作为新用户，它对我来说更具可读性（因此，当我稍后查看我的代码时，我将更有可能记住所做的操作）。@RoccoMaxamas谢谢！精彩的。我很欣赏它被分解成多行，并且列重命名是为了防止有一堆Name_x和Name_y列。