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对数据框列进行条件聚合，并将'n‘行合并为1行

对数据框列进行条件聚合，并将'n'行合并为1行，可以使用Pandas库来实现。

首先，我们需要导入Pandas库：

import pandas as pd

然后，我们可以创建一个数据框（DataFrame）对象，假设数据框名为df，包含需要进行聚合的列以及其他相关列：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
                   'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9],
                   'C': [10, 11, 12, 13, 14, 15]})

接下来，我们可以使用Pandas的groupby函数对列'A'进行聚合，并将'n'行合并为1行。假设我们要将每两行合并为1行，可以使用以下代码：

n = 2  # 合并的行数
result = df.groupby(df.index // n).agg({'A': 'first', 'B': 'sum', 'C': 'mean'})

在上述代码中，我们使用了groupby函数对索引进行分组，每n行为一组。然后，使用agg函数对每一组进行聚合操作。在这个例子中，我们选择了列'A'的第一个值作为聚合结果，列'B'进行求和操作，列'C'进行平均值计算。

最后，我们可以打印出结果：

print(result)

完整的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3],
                   'B': [4, 5, 6, 7, 8, 9],
                   'C': [10, 11, 12, 13, 14, 15]})

n = 2  # 合并的行数
result = df.groupby(df.index // n).agg({'A': 'first', 'B': 'sum', 'C': 'mean'})

print(result)

这样，我们就完成了对数据框列进行条件聚合，并将'n'行合并为1行的操作。

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