基于Pandas.Dataframe中的多列合并多个重复行

是指在Pandas库中使用Dataframe数据结构时，通过合并多个列的值来处理重复行的情况。

在Pandas中，可以使用groupby函数和agg函数来实现这个目标。首先，使用groupby函数将Dataframe按照多个列进行分组，然后使用agg函数对每个分组进行聚合操作，将多个重复行合并为一个。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例Dataframe
data = {'A': [1, 1, 2, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6, 7, 8],
        'C': [9, 10, 11, 12, 13]}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照列A和列B进行分组，并对列C进行求和
result = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': 'sum'})

print(result)

输出结果如下：

      C
A B    
1 4   9
  5  10
2 6  11
  7  12
3 8  13

在这个示例中，我们按照列A和列B进行分组，并对列C进行求和。最终得到一个新的Dataframe，其中每个重复的行都被合并为一个，并且列C的值是合并前重复行的列C值的总和。

这种基于Pandas.Dataframe中的多列合并多个重复行的操作在数据清洗和数据分析中非常常见。它可以帮助我们处理重复数据，提取有用的信息，并进行进一步的分析和处理。

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