Pandas 将具有不同列的几行合并为一行

Question

我的数据框 df 具有以下特征

store_id	city_id	sales_A	sales_B	sales_C
STORE01	CITY99	100 Item	None	None
STORE01	CITY99	None	200 Order	None
STORE01	CITY99	None	None	300 Client
STORE01	CITY99	150 Order	None	300 Client
...

所有行都将具有相同的特征，其中相同的 store id 和 city ID 有 1 行或更多：

• 第 1 行：销售 A 有价值，其他无
• 第 2 行：销售 B 有价值，其他无
• 第 3 行：销售 C 有价值，其他无
• 第 4 行：销售 A 具有价值（但与第 1 行不同），其他无

注意值不是数字，是字符串，必须保持为字符串

行的顺序可能不同，但基本上每行都有 1 行或更多行，具体取决于销售额。

在 pandas 中，我如何将它们合并为一行，所以结果数据集将是这样的：

store_id	city_id	sales_A	sales_B	sales_C
STORE01	CITY99	100 Item, 150 Order	200 Order	300 Client

谢谢

Answer 1

使用自定义 lambda 函数删除 None 值和重复值，最后在 , 中加入值 GroupBy.agg：

#if None are strings convert them to NoneType
#df = df.mask(df == 'None', None)


f = lambda x: ', '.join(x.dropna().unique())
df = df.groupby(['store_id','city_id'], as_index=False).agg(f)
print (df)
  store_id city_id              sales_A    sales_B     sales_C
0  STORE01  CITY99  100 Item, 150 Order  200 Order  300 Client