如何在Python中合并相同值行的列（附考勤表格示例）

可以使用Python的pandas库快速实现需求，它是处理表格数据的常用工具，步骤如下：

步骤1：准备数据 #

如果你的数据来自Excel/CSV文件，直接用pandas读取；如果是手动构造示例数据，可参考如下代码：

import pandas as pd

# 构造示例数据（替换成你实际的读取代码）
attendance_data = [
    ["Alif", "100061", "17/12/2022 07:53:26", "", "指纹"],
    ["Alif", "100061", "17/12/2022 13:00:25", "", "指纹"],
    ["Alif", "100061", "19/12/2022 07:54:59", "", "指纹"],
    ["Alif", "100061", "19/12/2022 16:18:14", "", "指纹"],
    ["Alif", "100061", "20/12/2022 07:55:54", "", "指纹"],
    ["Alif", "100061", "20/12/2022 16:16:16", "", "指纹"],
    ["Alif", "100061", "21/12/2022 07:54:46", "", "指纹"],
    ["Alif", "100061", "21/12/2022 16:15:41", "", "指纹"],
    ["Alif", "100061", "22/12/2022 07:55:54", "", "指纹"],
    ["Alif", "100061", "22/12/2022 16:15:59", "", "指纹"],
    ["Alif", "100061", "23/12/2022 07:56:26", "", "指纹"],
    ["Alif", "100061", "23/12/2022 16:16:56", "", "指纹"],
    ["budi", "100063", "17/12/2022 07:45:28", "", "指纹"],
    ["budi", "100063", "17/12/2022 13:00:23", "", "指纹"],
    ["budi", "100063", "19/12/2022 07:39:29", "", "指纹"],
    ["budi", "100063", "19/12/2022 16:17:37", "", "指纹"],
    ["budi", "100063", "20/12/2022 13:13:06", "", "指纹"],
    ["budi", "100063", "20/12/2022 16:16:14", "", "指纹"],
    ["budi", "100063", "21/12/2022 07:39:54", "", "指纹"],
    ["budi", "100063", "21/12/2022 16:15:38", "", "指纹"],
    ["budi", "100063", "22/12/2022 07:39:02", "", "指纹"],
    ["budi", "100063", "22/12/2022 16:15:55", "", "指纹"],
    ["budi", "100063", "23/12/2022 07:41:13", "", "指纹"],
    ["budi", "100063", "23/12/2022 16:16:25", "", "指纹"]
]

df = pd.DataFrame(attendance_data, columns=["姓名", "身份证号", "日期/时间", "PIN码", "验证方式"])

如果是读取文件：

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel("你的考勤文件.xlsx")
# 读取CSV文件
df = pd.read_csv("你的考勤文件.csv")

步骤2：分组合并记录 #

通过groupby按姓名分组，然后对不同列做聚合处理：

• 身份证号、PIN码、验证方式：同一人数据一致，取第一条记录即可
• 日期/时间：将所有记录用换行（或其他分隔符）拼接在一起

# 分组聚合
merged_df = df.groupby("姓名", as_index=False).agg({
    "身份证号": "first",
    "日期/时间": "\n".join,  # 用换行分隔，也可替换成"; "等其他分隔符
    "PIN码": "first",
    "验证方式": "first"
})

步骤3：查看或导出结果 #

打印合并后的表格：

print(merged_df)

如果需要导出为Markdown格式表格（方便分享）：

print(merged_df.to_markdown(index=False))

导出为Excel文件：

merged_df.to_excel("合并后的考勤数据.xlsx", index=False)

示例输出 #

合并后的Markdown表格如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Akazadi