Python 使用某些字段查找重复记录，并使用Pandas库更改字段值

我想找到同一周的编号和描述的副本。如果我们以上述第38周和描述A为例，则有2条记录。然后我想得到这两个数量的总和，所以是11。 最后合并这两条记录，并将数量和假日之和显示为1

Week_number   Holiday Description  Qty
38              1        A          5
38              0        A          6
38              0        B          1
38              1        C          1
40              0        A          1

再次检查第38周的副本，将有3条记录。并将假日更改为具有相同周号的所有记录中的1个

Week_number   Holiday Description  Qty
38              1        A          11
38              0        B          1
38              1        C          1
40              0        A          1

对此有何评论？

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谢谢

查找假日=1的周数。然后将剩余的0转换为1，方法是为该特定周数指定假日1。最后一部分是基于子集=['Week_number'，'Description']删除重复项

Week_number   Holiday Description  Qty
38              1        A          11
38              1        B          1
38              1        C          1
40              0        A          1

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您希望如何聚合

假日

列？对于

周数

等于

38

，它可以是

1

或

0

。在对

周数

和

说明

进行分组时，您希望如何汇总这些信息？感谢ammywemmy提供您的代码。当我执行它时，所有假日值都变为1，因为您检查了week_number和description的哪些行的大小大于1。但我想要的是检查week_number和description的哪些行的假日值等于1。如果任何一行的值等于1，则根据周数和描述分组将其他假日0零字段也更改为1。可以安全地假设假日列中只有两个值，即0和1吗？是的，感谢更新成功：）。我通过df.drop\u重复项（['Week\u number'，'Description']，keep=“first”，inplace=True）更改了几个部分。它在您的代码中保留两个重复记录。是的，因为您需要将其分配回df。我不知道上面的代码

df['Qty'] = df.groupby(['Description','Week_number']).Qty.transform('sum')

cond = df.query('Holiday ==1').Week_number.unique()

df['Holiday'] = np.where(df.Week_number.isin(cond),1,df.Holiday)

df = df.drop_duplicates(['Week_number','Description'])

    Week_number Holiday Description  Qty
0       38          1       A        11
2       38          1       B         1
3       38          1       C         1
4       40          0       A         1