Python 熊猫：将行与条件合并

我有一个熊猫数据框，下一列是“a”、“B”、“C”、“D”。我想合并具有以下条件的数据帧行-

如果我的数据帧被称为df：

(df.at[i,"A"] == df.at[j, "B"]) and (df.at[j,"A"] == df.at[i,"B"])

例如—

df = pd.DataFrame([[1,2,10,0.55],[3,4,5,0.3],[2,1,2,0.7]], columns=["A","B","C","D"]) 

其中给出-

In [93]: df                                                                                                                                     
Out[93]: 
   A  B   C     D
0  1  2  10  0.55
1  3  4   5  0.30
2  2  1   2  0.70

在上面的示例中，第0行和第2行具有该条件。我可以肯定地知道，最多可以有2行对应于此条件。对于具有此条件的行，我希望求“C”值之和，求“D”的平均值，并删除冗余行。在上面的例子中，我想得到-

In [95]: result                                                                                                                                     
Out[95]: 
   A  B   C      D
0  1  2  12  0.625
1  3  4   5  0.300

或

我尝试了以下非常缓慢的代码：

def remove_dups(path_to_df: str):
    df = pd.read_csv(path_to_df)
    for i in range(len(df)):
        a = df.at[i, "A"]
        b = df.at[i, "B"]
        same_row = df[(df["A"] == b) & (df["B"] == a)]
        if same_row.empty:
            continue
        c = df.at[i, "C"]
        d = df.at[i, "D"]
        df.drop(i, inplace=True)
        new_ind = same_row.index[0]
        df.at[new_ind, "C"] += c
        df.at[new_ind, "D"] = (df.at[new_ind, "D"] + distance) / 2
    return df

是否有办法仅使用内置功能来完成此任务？

先使用，然后使用：

如果无法更改原始值：

arr = np.sort(df[['A','B']], axis=1)

df = (df.groupby([arr[:, 0],arr[:, 1]])
       .agg({'C':'sum', 'D':'mean'})
       .rename_axis(('A','B'))
       .reset_index())
print (df)
   A  B   C      D
0  1  2  12  0.625
1  3  4   5  0.300

---

你好请花点时间阅读这篇文章，以及如何提供答案，并相应地修改你的问题。这些提示可能也很有用。您好，谢谢您的评论。我已经编辑了这个问题，并添加了一个可以复制粘贴到解释器的示例。现在问题清楚了吗？如果没有，请告诉我

df[['A','B']] = np.sort(df[['A','B']], axis=1)

df = df.groupby(['A','B'], as_index=False).agg({'C':'sum', 'D':'mean'})
print (df)
   A  B   C      D
0  1  2  12  0.625
1  3  4   5  0.300

arr = np.sort(df[['A','B']], axis=1)

df = (df.groupby([arr[:, 0],arr[:, 1]])
       .agg({'C':'sum', 'D':'mean'})
       .rename_axis(('A','B'))
       .reset_index())
print (df)
   A  B   C      D
0  1  2  12  0.625
1  3  4   5  0.300