如何在Pandas DataFrame中按分组合并行并拼接指定字段？

你可以用pandas的groupby结合agg方法实现需求，具体步骤如下：

1. 导入pandas并创建输入DataFrame #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'col_a': ['Alex', 'Alex', 'David', 'Alex'],
    'col_b': ['Milk', 'Sugar', 'Rice', 'Wheat'],
    'col_c': [5, 4, 3, 1],
    'col_d': ['UK', 'USA', 'Spain', 'UK']
})

2. 分组并指定字段处理逻辑 #

通过groupby按col_a和col_d分组，再用agg为不同字段设置对应处理规则：

• col_b：用' | '.join拼接分组内所有值
• col_c：用sum计算分组内的总和

代码如下：

result = df.groupby(['col_a', 'col_d'], as_index=False).agg(
    col_b=('col_b', ' | '.join),
    col_c=('col_c', 'sum')
)

3. 查看结果 #

打印result即可得到目标输出：

col_a  col_d          col_b  col_c
0   Alex     UK  Milk | Wheat      6
1   Alex    USA          Sugar      4
2  David  Spain           Rice      3

其中as_index=False用于让分组列（col_a和col_d）保持为普通数据列，与你期望的输出格式一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Aaron