如何用Pandas Groupby分组DataFrame并合并对应列值？

首先是你提供的原始DataFrame代码：

import pandas as pd
d = {'Location':['Fridge','Fridge','Pantry','Pantry'], 'Food': ['Juice','Ham','Rice','Oil']}
df = pd.DataFrame(d)

要实现按Location分组并合并对应Food值的需求，只需要在groupby之后配合agg方法调用字符串拼接函数即可，代码如下：

# 分组并合并Food列的内容
df_grouped = df.groupby('Location')['Food'].agg(', '.join).reset_index()

执行后得到的新DataFrame结果为：

Location        Food
0   Fridge  Juice, Ham
1    Pantry   Rice, Oil

说明 #

• groupby('Location')：按Location列的值进行分组
• agg(', '.join)：对每个分组内的Food列值，用, 作为分隔符拼接成单个字符串
• reset_index()：将分组后的索引（即Location值）转换为普通列，让结果保持标准的DataFrame结构

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michael Kessler