如何用Pandas合并DataFrame中同姓名班级的重复记录并汇总分数？

核心思路是按Class和Name分组，对Score列求和，同时先处理原始数据里班级格式不一致的问题（比如3BI.这类带多余后缀的情况），确保分组准确。

步骤1：读取CSV数据 #

先确保你已经导入pandas并读取了目标CSV文件：

import pandas as pd

# 替换成你的CSV文件路径
df = pd.read_csv('your_data.csv')

步骤2：清理班级列格式 #

原始数据中Liam的班级存在3BI和3BI.两种写法，需要统一格式：

# 去除Class列末尾的点号
df['Class'] = df['Class'].str.rstrip('.')

步骤3：分组求和生成目标DataFrame #

按Class和Name作为分组依据，对Score列求和，最后重置索引得到结构规整的结果：

result_df = df.groupby(['Class', 'Name'], as_index=False)['Score'].sum()

最终结果示例 #

运行上述代码后，result_df会输出你期望的结果：

Class    Name  Score
0   3BI    Liam     36
1   3CI    Lucas     34
2   3CI     Noah     21
3   3FI  Oliver     17

完整代码 #

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('your_data.csv')

# 统一班级格式
df['Class'] = df['Class'].str.rstrip('.')

# 分组计算总分
result_df = df.groupby(['Class', 'Name'], as_index=False)['Score'].sum()

# 打印结果
print(result_df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Matteo Gandini