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如何在pandas中将多行折叠为一行

在pandas中,可以使用groupby和agg函数将多行折叠为一行。

首先,使用groupby函数将数据按照某一列或多列进行分组。然后,使用agg函数对每个分组进行聚合操作,将多行折叠为一行。

以下是具体的步骤:

  1. 导入pandas库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个DataFrame对象,包含需要折叠的多行数据:
代码语言:txt
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data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 5000, 6000]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用groupby函数将数据按照Name列进行分组:
代码语言:txt
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grouped = df.groupby('Name')
  1. 使用agg函数对每个分组进行聚合操作,将多行折叠为一行。可以使用字典来指定每一列的聚合函数:
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aggregated = grouped.agg({'Age': 'first', 'Salary': 'sum'})

在上述代码中,'Age': 'first'表示取每个分组的第一个值作为聚合结果,'Salary': 'sum'表示对每个分组的Salary列进行求和操作。

  1. 最后,可以使用reset_index函数重置索引,将Name列变为普通列:
代码语言:txt
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result = aggregated.reset_index()

现在,result中的每一行就是折叠后的一行数据,包含Name、Age和Salary列。

这是在pandas中将多行折叠为一行的基本步骤。根据具体的需求,可以使用不同的聚合函数和分组方式来实现更复杂的折叠操作。

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