Python Pandas合并行：处理Yes/No与二进制值的列合并需求

原始数据构造 #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Column1': ['Eswar', 'Eswar'],
    'Column2': ['IT', 'Admin'],
    'Column3': ['Yes', 'No']
})

核心实现 #

通过groupby配合自定义聚合函数就能实现需求：

def custom_agg(ser):
    # 处理Yes/No规则：组内有No就返回No
    if 'No' in ser.values:
        return 'No'
    # 处理二进制1/0规则：组内有0就返回0
    elif 0 in ser.values:
        return 0
    # 其他场景默认返回组内第一个值（可按需调整）
    else:
        return ser.iloc[0]

# 分组并执行聚合操作
result = df.groupby('Column1', as_index=False).agg(
    Column2=('Column2', ','.join),
    Column3=('Column3', custom_agg)
)

print(result)

运行后输出结果：

Column1    Column2 Column3
0   Eswar  IT,Admin      No

规则适配说明 #

• Column2：直接用逗号拼接同组内的所有字符串值
• Column3：通过自定义函数匹配规则：
  • 若组内包含No，结果取No
  • 若组内包含二进制0，结果取0
  • 其他情况取组内第一个值（可根据实际需求调整逻辑）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Eswar