使用python pandas将多行合并为csv文件中的一行答案

【问题标题】：Merge multiple rows to one row in a csv file using python pandas使用python pandas将多行合并为csv文件中的一行
【发布时间】：2020-01-15 17:35:50
【问题描述】：

我有一个包含多行的 csv 文件，如下所述

Id  Name  Marks1 Marks2 Marks3 Marks4 Marks5
1   ABC   10     NAN    NAN    NAN    NAN
2   BCD   15     NAN    NAN    NAN    NAN
3   CDE   17     NAN    NAN    NAN    NAN
1   ABC   NAN    18     NAN    17     NAN
2   BCD   NAN    10     NAN    15     NAN
1   ABC   NAN    NAN    16     NAN    NAN
3   CDE   NAN    NAN    19     NAN    NAN

我想在 python 中使用 pandas 将具有相同 id 和 name 的行合并为一行。输出应该是：

Id  Name  Marks1 Marks2 Marks3 Marks4 Marks5
1   ABC   10     18     16     17     NAN
2   BCD   15     10     NAN    15     NAN
3   CDE   17     NAN    19     NAN    NAN

【问题讨论】：

标签： python database pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

IIUC，DataFrame.groupby + as_index=False 和 GroupBy.first 以消除 NaN。

#df = df.replace('NAN',np.nan) #If necessary
df.groupby(['Id','Name'],as_index=False).first()

如果您认为它可能在某些列中有一对带有非空值的 Id Name，您可以使用 GroupBy.apply 和 Series.ffill 和 Series.bfill + DataFrame.drop_duplicates 来保留所有信息。

df.groupby(['Id','Name']).apply(lambda x: x.ffill().bfill()).drop_duplicates()

输出

   Id Name Marks1 Marks2 Marks3 Marks4  Marks5
0   1  ABC     10     18     16     17     NaN
1   2  BCD     15     10    NaN     15     NaN
2   3  CDE     17    NaN     19    NaN     NaN

【讨论】：

【解决方案2】：

老生常谈的答案：

pd.groupby(“Name”).mean().reset_index()

这只有在每一列的每个名称只有一个有效值时才有效。

【讨论】：