按多字段汇总Pandas DataFrame并合并为单列

实现步骤 #

假设原始DataFrame结构如下（示例数据）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'ID': [1,1,1,2,2,2],
    'LayerName': ['SC','SC','BLD','SC','BLD','BLD'],
    'Name': ['B','R','S','B','K','S'],
    'Count': [5,5,3,7,4,2]
})

1. 分组计算与字段整理 #

按ID和LayerName分组，统计Count总和，同时收集去重后的Name集合：

grouped = df.groupby(['ID', 'LayerName']).agg(
    total_count=('Count', 'sum'),
    name_set=('Name', lambda x: tuple(sorted(set(x))))
).reset_index()

2. 格式化分组字符串 #

将每个分组的信息整理为需求指定的格式：

grouped['formatted'] = grouped.apply(
    lambda row: f"{row['total_count']} - {row['LayerName']} : ({','.join(row['name_set'])})",
    axis=1
)

3. 按ID聚合生成最终Output列 #

把同一ID下的所有格式化字符串用; 拼接，得到每个ID对应的单行汇总：

result = grouped.groupby('ID')['formatted'].agg(' ; '.join).reset_index(name='Output')

最终结果 #

运行后result输出示例：

ID                          Output
0   1  10 - SC : (B,R)   ; 3 - BLD : (S)
1   2  7 - SC : (B)   ; 6 - BLD : (K,S)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lloyd