如何对DataFrame中A、B列重复行的C列执行Unstack合并操作？

直接使用groupby()结合聚合函数即可实现需求，比pivot()/unstack()更贴合这类分组合并场景：

实现代码 #

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
df = pd.DataFrame()
df["A"] = [2,2,4,4,4,8,9]
df["B"] = [2,2,4,4,4,7,9]
df["C"] = list("axcdxef")

# 按A、B分组，合并C列为逗号分隔的字符串
df2 = df.groupby(['A', 'B'])['C'].agg(','.join).reset_index()

# 打印结果
print(df2.to_string(index=False))

代码说明 #

• groupby(['A', 'B'])：将A、B列值完全相同的行划分为同一组
• agg(','.join)：对每组的C列元素执行字符串拼接，用逗号作为分隔符
• reset_index()：将分组时作为索引的A、B列重新转为普通列，得到目标结构的DataFrame

执行后输出结果与需求一致：

A  B      C
 2  2    a,x
 4  4  c,d,x
 8  7      e
 9  9      f

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Steve