按城市(C列)与郡(D列)提取A列邮政编码并去重归类

完全可以实现这个需求，下面提供两种常用的解决方式，分别适合Excel手动操作和代码批量处理场景：

Excel操作方案 #

方法1：Power Query（推荐，步骤清晰） #

• 选中表格包含表头的所有数据区域，点击顶部菜单栏「数据」→「从表格/区域」（记得勾选「我的表格有标题」）
• 进入Power Query编辑器后，选中「郡」和「邮政编码」两列，点击「开始」→「删除重复项」，先去掉同一郡下重复的邮编
• 选中「郡」列，点击「转换」→「分组依据」，设置：
  • 分组列：郡
  • 新列名：唯一邮政编码
  • 操作：所有行
• 点击新列右侧的展开按钮，只勾选「邮政编码」，取消「将列名用作前缀」的勾选
• 选中展开后的「邮政编码」列，点击「转换」→「合并列」，选择分隔符（比如逗号加空格），确认后得到合并后的邮编列表
• 最后点击「关闭并上载」，就能得到每个郡对应的所有唯一邮编整理结果

方法2：公式组合（快速实现） #

• 先提取所有不重复的郡：在空白列（比如E2单元格）输入=UNIQUE(D:D)，按回车后会自动列出所有唯一郡
• 在F2单元格输入公式=TEXTJOIN(", ", TRUE, UNIQUE(FILTER(A:A, D:D=E2)))，按回车后下拉填充，即可得到每个郡对应的所有唯一邮编（用逗号分隔）

Python代码方案（适合大数据或批量处理） #

如果表格数据量较大，或者需要自动化处理，用pandas库可以快速完成：

import pandas as pd

# 读取你的表格文件（支持Excel、CSV等格式）
df = pd.read_excel("你的表格文件名.xlsx")  # 如果是CSV就用pd.read_csv()

# 保留郡和邮编列并去重
unique_data = df[["郡", "邮政编码"]].drop_duplicates()

# 按郡分组，将同一郡的邮编用逗号分隔合并
final_result = unique_data.groupby("郡")["邮政编码"].agg(lambda x: ", ".join(map(str, x))).reset_index()

# 保存整理后的结果
final_result.to_excel("整理好的邮编列表.xlsx", index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sandi Budic