Python 基于其他单元格值向单元格添加数据

在一个大的数据框中，我有一大组具有各种名称和源的数据

可复制数据

名字姓氏来源 马特·琼斯 詹姆斯·史密斯YY 史密斯威斯顿机场 威斯顿超级酒店 马特琼斯YY 威斯顿超级酒店 抄送： df=pd.read_剪贴簿sep='\\s+' 数据如下：

+------------+-----------+--------+
| First Name | Last Name | Source |
+------------+-----------+--------+
| Matt       | Jones     | XX     |
| James      | Smith     | YY     |
| Smith      | Weston    | AA     |
| Weston     | Supermare | CC     |
| Matt       | Jones     | YY     |
| Weston     | Supermare | FF     |
+------------+-----------+--------+

我需要它看起来像这样：

+------------+-----------+--------+
| First Name | Last Name | Source |
+------------+-----------+--------+
| Matt       | Jones     | XX, YY |
| James      | Smith     | YY     |
| Smith      | Weston    | AA     |
| Weston     | Supermare | CC, FF |
+------------+-----------+--------+

我可以使用以下方法使重复数据消除过程正常工作：

Conn_df = Conn_df.drop_duplicates(subset=['First Name', 'Last Name'])

但是，在执行重复数据消除之前，我需要在同一行上记录相同数据的所有源

您可以使用按列名和姓对数据帧进行分组，然后在源列上应用agg函数join

使用：

这张照片是：

  First Name  Last Name  Source
0      James      Smith      YY
1       Matt      Jones  XX, YY
2      Smith     Weston      AA
3     Weston  Supermare  CC, FF

您可以使用按列“名”和“姓”对数据帧进行分组，然后在源列上应用agg函数join

使用：

这张照片是：

  First Name  Last Name  Source
0      James      Smith      YY
1       Matt      Jones  XX, YY
2      Smith     Weston      AA
3     Weston  Supermare  CC, FF

这样做：

print(df.groupby(by=['FirstName', 'LastName']).agg(lambda x: ', '.join(x)))
FirstName LastName
James     Smith          YY
Matt      Jones      XX, YY
Smith     Weston         AA
Weston    Supermare  CC, FF

这样做：

print(df.groupby(by=['FirstName', 'LastName']).agg(lambda x: ', '.join(x)))
FirstName LastName
James     Smith          YY
Matt      Jones      XX, YY
Smith     Weston         AA
Weston    Supermare  CC, FF

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这看起来不错，但如果不手动重新键入所有内容，就几乎不可能回到数据帧中。请注意，这看起来不错，但如果不手动重新键入所有内容，几乎不可能返回到数据帧。您好，谢谢您提出的解决方案。使用上面的方法，源字段的每一行都填充为“无”。您好，感谢您提出的解决方案。使用上述方法，源字段的每一行都填充为“无”。