dataframe中,如何将3个列值都相同的行合并,例如,只有"a","b","c"三列列值相同时才能被合并,在合并时,被合并的行"d"列值相加,其余所有行"e","g","f"值不变给出代码示例
时间: 2023-09-23 19:10:21 浏览: 51
可以使用 `groupby` 方法对指定列进行分组,然后对分组后的数据进行聚合操作。
假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame,其中包含列 "a", "b", "c", "d", "e", "f", "g",我们可以按照如下的方式来实现上述需求:
```python
df.groupby(["a", "b", "c"]).agg({"d": "sum", "e": "first", "f": "first", "g": "first"})
```
上述代码中,我们使用 `groupby` 方法对 "a", "b", "c" 三列进行分组,然后使用 `agg` 方法进行聚合操作。对于 "d" 列,我们指定了聚合函数为 "sum",表示将相同分组下的 "d" 列值相加;对于 "e", "f", "g" 列,我们指定了聚合函数为 "first",表示取相同分组下的第一行的值。
完整代码示例如下:
```python
import pandas as pd
# 创建测试数据
df = pd.DataFrame({
"a": [1, 1, 2, 2, 2],
"b": [2, 2, 3, 3, 3],
"c": [3, 3, 4, 4, 4],
"d": [10, 20, 30, 40, 50],
"e": [100, 200, 300, 400, 500],
"f": [1000, 2000, 3000, 4000, 5000],
"g": [10000, 20000, 30000, 40000, 50000]
})
# 按照 a, b, c 三列进行分组,并对 d 列进行求和,其他列取第一行的值
result = df.groupby(["a", "b", "c"]).agg({"d": "sum", "e": "first", "f": "first", "g": "first"})
print(result)
```
输出结果如下:
```
d e f g
a b c
1 2 3 30 100 1000 10000
2 3 4 120 300 3000 30000
```