python根据第一列的数据名称，把第二列的相同数据进行分类

可以使用字典来实现，遍历第一列数据，将相同的数据作为键，将对应的第二列数据作为值，最终得到一个字典，其中键为数据名称，值为相同数据的列表。具体实现可以参考以下代码：

data = [('A', 1), ('B', 2), ('A', 3), ('C', 4), ('B', 5)]

result = {}
for name, value in data:
    if name not in result:
        result[name] = [value]
    else:
        result[name].append(value)

print(result)
# 输出：{'A': [1, 3], 'B': [2, 5], 'C': [4]}

以上代码中，`data` 是一个包含两列数据的列表，第一列为数据名称，第二列为数据值。遍历 `data` 列表，对于每个数据名称，如果该名称不在 `result` 字典中，就将该名称作为键，对应的数据值作为值的列表；否则，将该数据值添加到对应的列表中。最终得到的 `result` 字典即为分类后的结果。

相关问题

python同一工作簿2个子表当第一列相同时用逗号拼接整型的另一列

可以使用 `pandas` 库实现这个需求。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取工作簿中的两个子表
sheet1 = pd.read_excel('workbook.xlsx', sheet_name='Sheet1')
sheet2 = pd.read_excel('workbook.xlsx', sheet_name='Sheet2')

# 根据第一列进行合并
merged = pd.merge(sheet1, sheet2, on='第一列')

# 对合并后的数据进行分组，将第三列的值用逗号拼接
grouped = merged.groupby('第一列').agg({'第二列': lambda x: ','.join(map(str, x))})

# 将结果保存到新的子表中
grouped.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Output')

需要注意的是，上述代码中的 `第一列`、`第二列` 和 `第三列` 需要替换成实际的列名。此外，还需要根据实际情况修改工作簿和输出文件的名称。

两个长度不一样的pandas 根据第一个pandas里第一列数据 识别出第二个pandas第一列中数据名相同的。把第二个pandas的第二列的值，拼接到第一个pandas里

根据你提供的引用内容，你想要在两个长度不一样的pandas数据框中，根据第一个数据框的第一列数据来识别出第二个数据框中第一列中数据名相同的行，并将第二个数据框的第二列的值拼接到第一个数据框中。

你可以使用pandas的merge函数来实现这个目标。首先，你需要使用duplicated函数来找到第二个数据框中第一列中数据名相同的行。然后，你可以使用merge函数将两个数据框按照第一列进行合并，并将第二个数据框的第二列的值拼接到第一个数据框中的相应行。

下面是一个示例代码，演示了如何实现这个操作：

import pandas as pd

# 第一个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': \[1, 2, 3, 4, 5\],
                    'B': \['a', 'b', 'c', 'd', 'e'\]})

# 第二个数据框
df2 = pd.DataFrame({'A': \[3, 4, 5\],
                    'C': \['x', 'y', 'z'\]})

# 找到第二个数据框中第一列中数据名相同的行
duplicated_rows = df2\[df2.duplicated('A')\]

# 将第二个数据框的第二列的值拼接到第一个数据框中
merged_df = pd.merge(df1, duplicated_rows, on='A', how='left')

# 输出结果
print(merged_df)

这段代码中，我们首先创建了两个示例数据框df1和df2。然后，我们使用duplicated函数找到df2中第一列中数据名相同的行，并将结果保存在duplicated_rows中。接下来，我们使用merge函数将df1和duplicated_rows按照第一列进行合并，并将第二列的值拼接到df1中的相应行。最后，我们输出合并后的结果merged_df。

希望这个示例能够帮助到你！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas 第一行_从零开始使用python/pandas操作Excel (1)](https://blog.csdn.net/weixin_39640444/article/details/110110407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pandas使用duplicated函数删除dataframe中重复列名称的数据列、默认保留重复数据列中的第一个数据列...](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/122704769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]