在数据框中，如何合并两行答案

【问题标题】：in dataframe , how to merge two rows在数据框中，如何合并两行
【发布时间】：2017-03-01 02:58:42
【问题描述】：

在 dataframe 中，如何合并两行，如 148 合并 142 成为一个新行并删除它们。

          title  collectionsCount  subscribersCount  entriesCount  viewsCount
148     Android            697977            100213          6803    10610138
142        Java            103821             65303          1493     1590201
161         iOS            163137             65896          3601     3739843
177  JavaScript            222100             88872          2412     3548736
16       Python             45234             45100          1007      930588
162       Swift             28498             30317          1180      928488
20          PHP             15376             25143           375      329720
62           Go              5321             12881           179      145851
41          C++              3495             18404           101       75019
17            C              2213             14870            50       52019
63         Ruby              1543              6711            40       45162

【问题讨论】：

“合并”是什么意思？添加？连接？
@DYZ 对不起我的英语。我认为是“添加”。
这仍然没有帮助。你想对title 值做什么？
@DYZ 命名了一个新的title，例如“java”。谢谢
如果这是一次性练习，我建议您手动添加它们。如果没有，您最好提供更正式的描述来说明您想要完成的工作。否则，不清楚你问什么。为什么是“java”？为什么不是“Java”？

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以使用pandas.Series.replace方法将Android替换为Java，然后使用pandas.DataFrame.groupby聚合数据。

这应该可行：

rules = {'Android':'Java'}
df['title'].replace(rules,inplace=True)
df = df.groupby('title').sum().reset_index()
print(df)

输出：

        title  collectionsCount  subscribersCount  entriesCount  viewsCount
0           C              2213             14870            50       52019
1         C++              3495             18404           101       75019
2          Go              5321             12881           179      145851
3        Java            801798            165516          8296    12200339
4  JavaScript            222100             88872          2412     3548736
5         PHP             15376             25143           375      329720
6      Python             45234             45100          1007      930588
7        Ruby              1543              6711            40       45162
8       Swift             28498             30317          1180      928488
9         iOS            163137             65896          3601     3739843

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