Pandas 合并并完成具有相同 ID 的行

Question

这是我的数据框的摘录：

ID	LU	MA	ME	JE	VE	SA	DI
200	B		B	B
201	C	C	C	C	C
211	A
211		D	D	D
211					B
213						A	A
216	K	K	K	K
216					K
217	B	B	B	B	B

我有一些相同的行 ID 并且想在完成它们时将它们“合并”成一行。这是我想要的结果的示例：

ID	LU	MA	ME	JE	VE	SA	DI
200	B		B	B
201	C	C	C	C	C
211	A	D	D	D	B
213						A	A
216	K	K	K	K	K
217	B	B	B	B	B

我是 pandas 数据帧的新手，尝试使用 drop_duplicates 方法，但由于 keep 参数的限制，我需要一些不同的方法。数据框也按 ID 排序。

Answer 1

如果每组只有一个非空值，使用：

df = df.replace('',np.nan).groupby('ID', as_index=False).first().fillna('')

如果可能有多个值并且需要原始顺序中的唯一值，请使用 lambda 函数：

print (df)
    ID LU MA ME JE VE SA DI
0  201  B     C  B         
1  201  C  C  C  B  C    


f = lambda x: ','.join(dict.fromkeys(x.dropna()).keys())
df = df.replace('',np.nan).groupby('ID', as_index=False).agg(f)
print (df)
    ID   LU MA ME JE VE SA DI
0  201  B,C  C  C  B  C

Answer 2

这可以被视为一个支点。你需要先融化 df 然后旋转：

(df.melt(id_vars='ID')
   .dropna()
   .pivot(index='ID',columns='variable',values='value')
   .fillna('')
   .rename_axis(None, axis=1)
   .reset_index()
)

Pandas 合并并完成具有相同 ID 的行

Pandas Merge and Complete rows with same id

python

duplicates

pandas

drop