使用pandas合并重复行并拼接重复行对应第二列内容的实现方法

直接通过groupby分组+agg聚合即可完成需求，完整可运行代码如下：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': ['A001','A002','A002','A003'],
    'B': ['ROW1','ROW2','ROW3','ROW4']
})

# 按A列去重，同组B列内容拼接
result_df = df.groupby('A', as_index=False, sort=False)['B'].agg(''.join)
print(result_df)

代码说明 #

• groupby('A')：指定按A列进行分组，相同值的行归为同一组
• as_index=False：指定分组后的A列不作为索引，保留普通列格式
• sort=False：保留A列值在原始数据中首次出现的顺序，不做升序排序
• agg(''.join)：将同组内所有B列的字符串按出现顺序直接拼接

运行输出结果和要求完全一致：

A         B
0  A001      ROW1
1  A002  ROW2ROW3
2  A003      ROW4

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jagadeeshkumar Viswanathan