求可提取重复Serial Number关联信息并生成合并结果的Python代码

输入表格 #

可以用Python的pandas库实现需求，以下是完整代码，支持多种合并顺序：

import pandas as pd

# 构造输入数据（若从本地文件读取，可替换为pd.read_excel("your_file.xlsx")或pd.read_csv("your_file.csv")）
input_data = {
    'Serial Number': [1001, 1002, 1001, 1002, 1003],
    'Age': [20, 23, 20, 23, 19],
    'Characteristics': ['Tall', 'Blue', 'Black', 'Short', 'Green']
}
df = pd.DataFrame(input_data)

# 方式1：按原数据出现顺序合并
merged_df_original = df.groupby(['Serial Number', 'Age'])['Characteristics'].agg(', '.join).reset_index()
print("按原顺序合并结果：")
print(merged_df_original)

# 方式2：反转原顺序合并（匹配你给出的1002的输出：Short, Blue）
merged_df_reversed = df.groupby(['Serial Number', 'Age'])['Characteristics'].agg(lambda x: ', '.join(reversed(x))).reset_index()
print("\n反转顺序合并结果：")
print(merged_df_reversed)

# 方式3：按字母排序合并
merged_df_sorted = df.groupby(['Serial Number', 'Age'])['Characteristics'].agg(lambda x: ', '.join(sorted(x))).reset_index()
print("\n按字母排序合并结果：")
print(merged_df_sorted)

# 保存结果到文件（以反转顺序为例）
# merged_df_reversed.to_excel("merged_result.xlsx", index=False)
# merged_df_reversed.to_csv("merged_result.csv", index=False)

对应输出表格 #

按原顺序合并

反转顺序合并（匹配期望输出）

按字母排序合并

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Prateeksha Dawn