Pandas多行数据合并为单行多列的语法问题

问题场景 #

原始数据：

column1 column2 column3
1       a       Y
1       b       Z
2       d       Z
2       c       Y

需要按column1分组，将column2和column3的对应值分别合并为逗号分隔的字符串，期望输出：

column1 column2 column3
1       a, b       Y, Z
2       d, c       Z, Y

解决方案 #

单列合并的方法可行，但多列合并时需要改用agg方法（而非apply），因为agg会对每一列独立执行合并操作：

1. 构造示例数据（已有DataFrame可跳过此步骤）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'column1': [1, 1, 2, 2],
    'column2': ['a', 'b', 'd', 'c'],
    'column3': ['Y', 'Z', 'Z', 'Y']
})

2. 执行分组合并：

result = df.groupby('column1').agg(', '.join).reset_index()

3. 最终输出：

column1 column2 column3
0        1    a, b    Y, Z
1        2    d, c    Z, Y

原方法无效的原因 #

当对多列使用groupby(...).apply(', '.join)时，Pandas会将整个分组的DataFrame对象传入join函数，而非逐列处理，导致无法正确生成逗号分隔的字符串。而agg方法会遍历每一列，对列内所有值独立执行', '.join，完全匹配需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者T-0