如何在Python Pandas DataFrame中合并起止日期与标签相同的行

核心思路是按start_date、end_date、label这三列分组，对其他列执行对应的聚合操作，以下是几种常见场景的实现代码：

1. 数值列聚合（求和/均值等） #

如果需要合并的是数值类列（比如金额、数量），用求和/均值等统计方法：

import pandas as pd

# 先确保日期列是datetime类型（如果原数据是字符串格式）
df['start_date'] = pd.to_datetime(df['start_date'])
df['end_date'] = pd.to_datetime(df['end_date'])

# 按起止日期+标签分组，对数值列求和
merged_df = df.groupby(['start_date', 'end_date', 'label'], as_index=False).sum()

把sum()换成mean()就能得到均值，其他统计方法如max()/min()同理。

2. 文本列拼接 #

如果需要合并文本类列，将相同分组下的文本用分隔符拼接：

merged_df = df.groupby(['start_date', 'end_date', 'label'], as_index=False).agg({
    # 替换成你的文本列名，用逗号拼接内容
    'text_column': lambda x: ', '.join(x)
})

3. 多列混合聚合 #

如果不同列需要不同的聚合逻辑，比如数值列求和、文本列拼接：

merged_df = df.groupby(['start_date', 'end_date', 'label'], as_index=False).agg({
    'value_column': 'sum',
    'text_column': lambda x: ', '.join(x)
})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jellobeann