如何按日期合并DataFrame中同一日期的多条标题行？

先假设你的DataFrame结构类似这样（可对应自己的实际列名调整）：

import pandas as pd

# 示例数据
df = pd.DataFrame({
    'Company': ['A公司', 'A公司', 'B公司', 'B公司'],
    'Date': ['2023-10-01', '2023-10-01', '2023-10-01', '2023-10-02'],
    'Title': ['A公司发布新品', 'A公司获行业奖项', 'B公司战略合作', 'B公司营收增长']
})

核心操作方案 #

根据你的需求选择以下两种分组方式：

1. 按「公司+日期」分组合并（同一公司同一天的新闻合并） #

# 分组后用分号连接标题，最后重置索引避免多级索引
merged_df = df.groupby(['Company', 'Date'])['Title'].agg('; '.join).reset_index()

2. 仅按「日期」分组合并（当日所有公司的新闻合并） #

如果需要保留公司列，可同时对公司列去重合并：

merged_df = df.groupby('Date').agg({
    'Company': lambda x: ', '.join(pd.unique(x)),  # 去重后合并公司名称
    'Title': '; '.join  # 合并所有当日新闻标题
}).reset_index()

关键说明 #

• 分隔符可自定义：把'; '.join换成'\n'.join可以让标题换行显示，或用其他你需要的符号
• 从原始数据操作：如果之前的操作已经搞乱DataFrame，直接重新加载原始数据再执行上述代码，避免中间错误状态干扰
• 检查分组维度：如果不需要区分公司，就只用Date分组；如果要分公司，必须把Company加入分组列，否则会把不同公司的新闻混在一起

内容的提问来源于stack exchange，提问作者eme