【发布时间】：2021-05-12 05:02:06
【问题描述】：
这真的让我陷入了困境。在熊猫数据框（df）中，我有以下内容：
| date | News |
|---|---|
| 2021-02-03 | Some random event occurred today. |
| 2021-02-03 | We asked a question on Stack Overflow. |
| 2021-02-02 | The weather is nice. |
| 2021-02-02 | Hello. World. |
日期列是日期格式的索引，新闻列是字符串。我想要做的是合并重复的日期并加入或连接新闻列，例如：
| date | News |
|---|---|
| 2021-02-03 | Some random event occurred today. We asked a question on Stack Overflow. |
| 2021-02-02 | The weather is nice. Hello. World. |
到目前为止，我有：
df = df.groupby(['date']).agg({'News': list})
然而，虽然这确实结合了重复的日期，但它会将字符串值放在一个列表中，或者更确切地说，根据我在尝试加入它们时遇到的错误，将它们放入一个系列中。在这一点上，我完全迷失了，任何能引导我找到正确的pythonic方式的提示/提示将不胜感激！
PS：如果可能的话，我想避免使用循环，因为这将需要多次解析大约 200k 条记录（作为函数）。如果有什么不同，我将在 News 列上使用 TextBlob 来执行情绪分析。
【问题讨论】：
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df.groupby('date')['News'].agg(' '.join). -
该死的哈迪斯，是 .join 而不是：join 非常感谢！！
标签： python pandas string dataframe concatenation