使用Pandas读取Excel后合并相同日期对应Identifier值的方法咨询

完整可运行代码 #

import pandas as pd

# 读取Excel文件，指定列类型避免格式异常
df = pd.read_excel("testfile.xlsx", dtype={"Identifier": str, "Dates": str})

# 按日期分组，将对应Identifier拼接为空格分隔的字符串
merged_df = df.groupby("Dates", sort=False)["Identifier"].apply(' '.join).reset_index()

# 打印符合格式要求的结果
for _, row in merged_df.iterrows():
    print(f"{row['Dates']:<10} {row['Identifier']}")

# 可选：将结果保存为新Excel文件
# merged_df.to_excel("merged_output.xlsx", index=False)

关键逻辑说明 #

• 读取文件时指定Identifier和Dates为字符串类型，避免数值型ID出现科学计数、前导0丢失，以及日期被自动转为datetime格式的问题
• groupby参数加sort=False可以保留Excel中日期出现的先后顺序，如果你需要按日期先后排序，去掉这个参数即可
• 打印时的<10是指定日期列左对齐占10个字符宽度，可根据你的日期实际长度调整数值实现更好的对齐效果

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AbbySG