Python长表转宽表：将同一标识符关联城镇合并至单行

解决方案：使用pandas的分组聚合 #

你遇到的问题核心是对同一标识符下的多值进行字符串聚合，而非传统的数值型宽表转换（比如pivot），用groupby配合字符串拼接就能解决：

1. 先导入pandas库：

import pandas as pd

2. 构造示例原始数据（模拟你的输入格式）：

# 原始长格式数据
df = pd.DataFrame({
    '标识符': ['A', 'A', 'B', 'C', 'C', 'C', 'D', 'E'],
    '城镇': ['北京', '上海', '广州', '深圳', '杭州', '南京', '成都', '西安']
})

3. 执行分组聚合，将同一标识符的城镇用逗号分隔：

# 按标识符分组，拼接城镇列
result_df = df.groupby('标识符')['城镇'].agg(','.join).reset_index()

4. 输出结果：

print(result_df)

输出效果：

标识符        城镇
0    A    北京,上海
1    B        广州
2    C  深圳,杭州,南京
3    D        成都
4    E        西安

进阶：处理重复城镇 #

如果原始数据中同一标识符下存在重复的城镇，可以先去重再拼接：

result_df = df.groupby('标识符')['城镇'].agg(lambda x: ','.join(x.unique())).reset_index()

为什么不用pivot？ #

传统的pivot/pivot_table适合将多列值转为宽表的不同列，但你的需求是将同一列的多值合并为单个字符串，因此分组聚合是更直接的方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者omirz