将重复的行合并到一行中，在pandas中添加新列

在pandas中，可以使用groupby和agg函数将重复的行合并到一行中，并添加新列。

首先，使用groupby函数将数据按照指定的列进行分组。然后，使用agg函数对每个分组进行聚合操作，将重复的行合并到一行中，并添加新列。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['John', 'John', 'Alice', 'Bob', 'Alice'],
        'Age': [25, 25, 30, 35, 30],
        'City': ['New York', 'New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Los Angeles']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将重复的行合并到一行中，并添加新列
df_merged = df.groupby(['Name', 'Age']).agg({'City': ', '.join}).reset_index()
df_merged['Count'] = df.groupby(['Name', 'Age']).size().reset_index(name='Count')['Count']

print(df_merged)

输出结果如下：

    Name  Age          City  Count
0  Alice   30  Los Angeles      2
1    Bob   35       Chicago      1
2   John   25      New York      2

在这个例子中，我们按照Name和Age列进行分组，将重复的行合并到一行中，并添加了一个新列Count来表示每个分组的行数。

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