如何在Python DataFrame中保持某些列值不变，从而将数据从一行合并到另一行

数据框中只有几行，这些是“产品”、“类别”、“大小”、“评级”、“评论”和“价格”列

数据帧如下所示：

  Product    Category       Size      Rating      Reviews       Price
1  'A'       Kids_1         small       4           10           100
2  'B'       Adults         Medium      3           15           200
3  'C'       Kids_1         Medium      3           15           125
4  'A'       Kids_1         small       4           25           100
5  'D'       Adults         Large       2           10           250
6  'A'       Kids_1         Medium      4           10           100

  Product    Category      size      Rating      Reviews       Price
1  'A'       Kids_1       small       4           25           100
2  'B'       Adults       Medium      3           15           200
3  'C'       Kids_1       Medium      3           15           125
4  'D'       Adults       Large       2           10           250

我希望通过合并行中的值，合并“类别”列中的公共值，并在“评论”列中获取最高值。在“尺码”一栏“儿童1”类别中，有中小型尺码，根据产品“A”，它们实际上应该是小尺码

我尝试使用groupby函数，但无法按要求获取输出数据帧，从而生成数据帧。相反，我得到的输出如下所示

                               Rating      Reviews       Price 
  Product  Category    Size
1  'A'      Kids_1     small     4           25           100
2                      Medium    4           10           100
3  'B'      Adults     Medium    3           15           200
4  'C'      Kids_1     Medium    3           15           125
5  'D'      Adults     Large     2           10           250

生成的数据帧应如下所示：

  Product    Category       Size      Rating      Reviews       Price
1  'A'       Kids_1         small       4           10           100
2  'B'       Adults         Medium      3           15           200
3  'C'       Kids_1         Medium      3           15           125
4  'A'       Kids_1         small       4           25           100
5  'D'       Adults         Large       2           10           250
6  'A'       Kids_1         Medium      4           10           100

  Product    Category      size      Rating      Reviews       Price
1  'A'       Kids_1       small       4           25           100
2  'B'       Adults       Medium      3           15           200
3  'C'       Kids_1       Medium      3           15           125
4  'D'       Adults       Large       2           10           250

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您可以使用

Reviews

、按产品和类别分组来订购数据框，并使用

head（1）

选择每组中的顶行