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Python或Pandas中是否有一个函数允许您使用通配符将多个不同的行值合并为一个?

在Python或Pandas中,可以使用groupby()函数将多个不同的行值合并为一个。groupby()函数根据指定的列或条件将数据分组,并对每个组应用相应的聚合函数。通过使用groupby()函数,可以将多个行值合并为一个,并对合并后的值进行聚合操作。

以下是使用groupby()函数将多个不同的行值合并为一个的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['John', 'Alice', 'Bob', 'John', 'Alice'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 5000, 6000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby函数将相同Name的行值合并为一个,并计算平均年龄和薪水
grouped_df = df.groupby('Name').agg({'Age': 'mean', 'Salary': 'mean'})

print(grouped_df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
        Age  Salary
Name               
Alice    30    6000
Bob      35    7000
John     25    5000

在上述示例中,我们使用groupby()函数将相同Name的行值合并为一个,并计算了平均年龄和薪水。groupby()函数的参数可以是列名,也可以是条件表达式。

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