如何按group_id的唯一值合并多列数据，实现分组单行展示？

原始数据 #

目标结果 #

合并后每个group_id对应一行，最终数据如下：

方法1：Python Pandas实现 #

利用分组求和逻辑，同一group_id下各food列仅存在一个非0值，求和即可保留有效数据：

import pandas as pd

# 构造原始数据（或从文件读取）
df = pd.DataFrame({
    'group_id': [1,1,1,2,2,2],
    'food_1': [1,0,0,2,0,0],
    'food_2': [0,2,0,0,1,0],
    'food_3': [0,0,6,0,0,5]
})

# 按group_id分组并对其余列求和，重置索引
merged_df = df.groupby('group_id').sum().reset_index()

print(merged_df)

方法2：SQL实现 #

如果数据存储在数据库中，可通过分组聚合查询完成合并：

SELECT 
    group_id,
    SUM(food_1) AS food_1,
    SUM(food_2) AS food_2,
    SUM(food_3) AS food_3
FROM your_table_name
GROUP BY group_id;

替换your_table_name为实际表名，执行后即可得到合并结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lyra Johnson