如何基于Column A的相同ID合并Column C与Column D的内容

原始数据表 #

期望合并结果 #

实现方案（Python pandas） #

通过分组聚合操作，按Column A分组后，将Column C和Column D的内容用空格拼接，Column B保留分组内的唯一值：

import pandas as pd

# 加载原始数据（实际场景可通过read_csv等方法读取）
df = pd.DataFrame({
    'Column A': ['A', 'A'],
    'Column B': ['A', 'A'],
    'Column C': ['B', 'C'],
    'Column D': ['B', 'C']
})

# 执行合并操作
merged_df = df.groupby('Column A', as_index=False).agg(
    Column_B=('Column B', 'first'),
    Column_C=('Column C', ' '.join),
    Column_D=('Column D', ' '.join)
)

# 重命名列名还原原始格式
merged_df.columns = ['Column A', 'Column B', 'Column C', 'Column D']

print(merged_df)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Richardo Chandra