根据 pandas 中多列中的单元格值将行合并为 1 个单元格

Question

我想去：

Name    idtag   Size    frq
Apple   123     Medium  20
Apple   123     Small   10
Apple   123     Small   5
Grapes  875     Small   50
Grapes  875     Small   60
Grapes  875     Medium  80
Mango   8894    Medium  30
Mango   8894     Small   25
Mango   8894     Small   20

至：

Name    idtag   Size    frq
Apple   123     Medium  20
                Small   10
                Small   5
Grapes  875     Small   50
                Small   60
                Medium  80
Mango   8894    Medium  30
                Small   25
                Small   20

我已经尝试过

df.set_index(['Name','idtag'])

这样我仍然可以得到每一行的 id 标签，希望它们也成为一个单元格，就像在“名称”列中一样

Answer 1

Pandas 实际上并没有提供单元格合并功能，并且使用

set_index

（您在帖子中所做的）的结果只是使其在视觉上看起来好像单元格已合并，但数据本身并未合并。因此，无法像 Excel 那样单独使用 Pandas 来物理合并单元格。如果您能更具体地解释您正在寻找什么功能，我可以更准确地帮助您。

特定列中的连续数据可以转换为 '' 以使其看起来像是合并的。这可以是一个选择。

代码

cols = ['Name', 'idtag']
df[cols] = df[cols].transform(lambda x: x.where(x.ne(x.shift()), ''))

df：

     Name idtag    Size  frq
0   Apple   123  Medium   20
1                 Small   10
2                 Small    5
3  Grapes   875   Small   50
4                 Small   60
5                Medium   80
6   Mango  8894  Medium   30
7                 Small   25
8                 Small   20

示例代码

import pandas as pd
data = {'Name': ['Apple', 'Apple', 'Apple', 'Grapes', 'Grapes', 'Grapes', 'Mango', 'Mango', 'Mango'], 'idtag': [123, 123, 123, 875, 875, 875, 8894, 8894, 8894], 'Size': ['Medium', 'Small', 'Small', 'Small', 'Small', 'Medium', 'Medium', 'Small', 'Small'], 'frq': [20, 10, 5, 50, 60, 80, 30, 25, 20]}
df = pd.DataFrame(data)