如何在Pandas DataFrame中保留1条重复datetime并合并其余重复行的字段值

核心逻辑 #

你的需求本质是按Date字段分组，对其余布尔字段做或运算：只要同分组内该字段有任意一个值为true，最终结果就为true，可以直接用Pandas的groupby + any()聚合实现。

实现步骤 #

1. 字段类型预处理（按需操作）
   如果你的原始数据里true/false是字符串格式，需要先转成Python标准布尔类型，同时建议把Date字段转成标准datetime类型避免分组出错：

import pandas as pd

# 字符串格式的true/false转标准布尔值
df[['A', 'B', 'C']] = df[['A', 'B', 'C']].replace({'true': True, 'false': False})
# Date字段转datetime类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

2. 分组聚合计算

# 按Date分组，所有布尔字段取或运算结果
result = df.groupby('Date', as_index=False).any()

执行完成后result就是你需要的最终输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Uknownbt