如何在DataFrame中连接附近重复的行

Question

从原始数据中，有重复数据。具有不同数据库的重复必须连接到前一个的后面。有没有办法通过数据之间的比较将两个表合并为一个，如下所示？

从使用 drop.duplicates 和 duplicated 的原始数据中，我得到了两个表并想使用字典来比较它们，但是通过将行作为两个表中的字典，每个字典中的键都是相同的，我不能将它们合并在一起。

这是给出的原始数据

  DB TITLE  ISSN  IBSN
0  M     a     1   NaN
1  M     d     1   NaN
2  M     c     1   NaN
3  N     b     1   NaN
4  N     a     1   NaN
5  N     d     1   NaN
6  O     c     1   NaN
7  O     e     1   NaN
8  O     a     1   NaN
9  O     b     1   NaN

通过使用 drop_duplicates 和复制：

  DB TITLE  ISSN  IBSN             DB TITLE  ISSN  IBSN        
0  M     a     1   NaN           0  N     a     1   NaN        
1  M     d     1   NaN           1  N     d     1   NaN         
2  M     c     1   NaN           2  O     c     1   NaN       
3  N     b     1   NaN           3  O     a     1   NaN
4  O     e     1   NaN           4  O     b     1   NaN

这是我从行中得到的那种字典：

{'DB': 'N', 'TITLE': 'a', 'ISSN': 1, 'IBSN': 'NaN'}
{'DB': 'M', 'TITLE': 'a', 'ISSN': 1, 'IBSN': 'NaN'}

我希望输出是

    DB TITLE  ISSN  IBSN   DB TITLE  ISSN ISBN   DB TITLE  ISSN  IBSN
0    M     a   1.0   NaN    N     a   1.0  NaN    O     a   1.0   NaN
1    N     b   1.0   NaN    O     b   1.0  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN
2    M     d   1.0   NaN    N     d   1.0  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN
3    M     c   1.0   NaN    O     c   1.0  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN
4    O     e   1.0   NaN  NaN   NaN   NaN  NaN  NaN   NaN   NaN   NaN

列中“TITLE”的顺序并不重要，但数据库必须按字母顺序从左到右排序。

Answer 1

我认为最简单的方法是使用cumcount 来隔离子组，然后使用concat 和join='outer'：

grps = [
    g.set_index('TITLE') for _, g in df.groupby(df.groupby('TITLE').cumcount())
]
pd.concat(grps, join='outer', axis=1, sort=True)

  DB  ISSN  IBSN   DB  ISSN  IBSN   DB  ISSN  IBSN
a  M     1   NaN    N   1.0   NaN    O   1.0   NaN
b  N     1   NaN    O   1.0   NaN  NaN   NaN   NaN
c  M     1   NaN    O   1.0   NaN  NaN   NaN   NaN
d  M     1   NaN    N   1.0   NaN  NaN   NaN   NaN
e  O     1   NaN  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN

---

如果您也需要“TITLE”，请使用 set_index 和 drop=False：

grps = [
    g.set_index('TITLE', drop=False) 
    for _, g in df.groupby(df.groupby('TITLE').cumcount())
]
pd.concat(grps, join='outer', axis=1, sort=True)

  DB TITLE  ISSN  IBSN   DB TITLE  ISSN  IBSN   DB TITLE  ISSN  IBSN
a  M     a     1   NaN    N     a   1.0   NaN    O     a   1.0   NaN
b  N     b     1   NaN    O     b   1.0   NaN  NaN   NaN   NaN   NaN
c  M     c     1   NaN    O     c   1.0   NaN  NaN   NaN   NaN   NaN
d  M     d     1   NaN    N     d   1.0   NaN  NaN   NaN   NaN   NaN
e  O     e     1   NaN  NaN   NaN   NaN   NaN  NaN   NaN   NaN   NaN