如何合并pandas DataFrame中Label列开头整数相同的行

你可以通过「提取行首数字作为分组键→按组拼接文本」的逻辑实现需求，完整可运行代码如下：

import pandas as pd

# 构造测试数据，你可以替换成你自己的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Label': ['70 hello', '70 world', '40 hi', '40 I', '45 panda']
})

# 步骤1：拆分出前缀数字和后续文本
df[['prefix', 'content']] = df['Label'].str.extract(r'^(\d+)\s(.*)$', expand=True)

# 步骤2：按前缀数字分组，拼接同组的文本内容，保持原有出现顺序
grouped_df = df.groupby('prefix', sort=False)['content'].apply(' '.join).reset_index()

# 步骤3：合并前缀和拼接后的文本，得到最终结果
grouped_df['Label'] = grouped_df['prefix'] + ' ' + grouped_df['content']
result = grouped_df[['Label']]

# 输出结果
print(result)

运行后输出和你预期完全一致：

Label
0  70 hello world
1        40 hi I
2       45 panda

代码说明 #

• 正则表达式^(\d+)\s(.*)$可以自动匹配行首任意长度的连续数字，不管是2位还是3位都能正确提取，不需要提前指定具体数字范围
• sort=False参数保证分组后的顺序和数字首次出现的顺序一致，如果你需要按数字大小排序，删除该参数即可
• 如果不想在原DataFrame中新增临时列，可以用如下更简洁的写法，逻辑完全一致：

result = (
    df.groupby(df['Label'].str.extract(r'^(\d+)', expand=False), sort=False)
    .agg(
        Label=('Label', lambda s: f"{s.name} {' '.join(s.str.split(n=1).str[1])}")
    )
    .reset_index(drop=True)
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Samantha World