如何在python dataframe上连接同一列中的相同行名称

Question

我有这样一个简单的数据框架：

df = pd.DataFrame({'class':['a','b','c','d','e'],
                  'name':['Adi','leon','adi','leo','andy'],
                  'age':['9','8','9','9','8'],
                   'score':['40','90','35','95','85']})

结果是这样的

 class  name   age  score
    a   Adi     9   40
    b   leon    8   90
    a   adi     9   35
    d   leo     9   95
    e   andy    8   85

当他只有一个人，而且分数是75分，而不是40分和35分时，我如何将名为“Adi”的行与“Adi”的行组合在同一列中

Answer 1

删除重复项（）是使用熊猫的最佳方式

df['name'] = df['name'].str.lower()
df['score'] = df['score'].astype(int)
df['score'] = df['score'].groupby(df['name']).transform(sum)
df.drop_duplicates(subset='name',keep='first',inplace=True)

输出：

  class  name age  score
0     a   adi   9     75
1     b  leon   8     90
3     d   leo   9     95
4     e  andy   8     85

如果设置keep='last'，您将获得此输出：

  class  name age  score
1     b  leon   8     90
2     c   adi   9     75
3     d   leo   9     95
4     e  andy   8     85

Answer 2

你可以使用熊猫。数据帧 groupby和熊猫。数据帧 在第一次将名称列小写后聚合：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'class': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
    'name': ['Adi', 'leon', 'adi', 'leo', 'andy'],
    'age': ['9', '8', '9', '9', '8'],
    'score': ['40', '90', '35', '95', '85']
})
df['name'] = df['name'].str.lower()
df['score'] = df['score'].astype(int)
aggregate_funcs = {
    'class': lambda s: ', '.join(set(s)),
    'age': lambda s: ', '.join(set(s)),
    'score': sum
}
df = df.groupby(df['name']).aggregate(aggregate_funcs)
print(df)

输出：

     class age  score
name                 
adi   c, a   9     75
andy     e   8     85
leo      d   9     95
leon     b   8     90