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python中pd.DataFrame如何合并行单元格

时间: 2025-01-18 09:54:12 浏览: 47

### 使用 Pandas DataFrame 合并行单元格在处理表格数据时，有时需要合并具有相同值的相邻行。Pandas本身并不直接提供用于合并行的功能，但可以通过自定义方法实现这一目标。对于简单的重复项删除操作可以使用 `drop_duplicates` 方法来移除完全相同的行[^1]： ```python import pandas as pd data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'three']} df = pd.DataFrame(data) # 删除列 A 和 B 上有重复值的行 result_df = df.drop_duplicates() ``` 然而当涉及到更复杂的场景比如跨多行合并特定条件下的单元格，则可能需要用到groupby结合agg函数的方式[^2]: ```python def merge_consecutive_rows(df, column_name): """ 将连续相等的行按照指定列进行合并参数: df (pd.DataFrame): 输入的数据框. column_name (str): 要检查是否连续相等的列名. 返回: merged_df (pd.DataFrame): 处理后的数据框. """ # 创建一个新的布尔列表表示当前元素与其前一个不同之处 mask = df[column_name].ne(df[column_name].shift()) # 对于每一个分组应用聚合操作 grouped = df[mask].groupby((~mask).cumsum()).agg({column_name:'first'}) return grouped.reset_index(drop=True) example_data = { "Category": ["X", "X", "Y", "Z"], "Value": [10, 15, 7, 9], } example_df = pd.DataFrame(example_data) merged_example_df = merge_consecutive_rows(example_df, "Category") print(merged_example_df) ``` 上述代码展示了如何通过创建辅助掩码以及利用累计求和(`cumsum`)技巧来进行基于给定条件下对DataFrame中的某些行执行合并动作[^3].

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