如何使用pandas将同一ID下的多行文本合并为单行

你当前使用sum聚合的问题是：字符串求和仅会直接拼接所有内容，不会自动插入你需要的逗号分隔符。

实现代码（逗号分隔，匹配预期效果） #

# as_index=False 保证ID作为普通列输出，而非行索引
result_df = df.groupby('ID', as_index=False)['text'].agg(', '.join)

运行上述代码得到的结果就和你给出的预期输出完全一致。

可选扩展：方括号包裹每个条目 #

如果你需要每个text条目用方括号包裹后再拼接，可以使用自定义lambda聚合：

result_df = df.groupby('ID', as_index=False)['text'].agg(
    lambda x: ', '.join(f'[{text}]' for text in x)
)

输出效果示例：

注意事项 #

如果你的text列存在空值（NaN），建议提前过滤空值避免join操作报错：

result_df = df.dropna(subset=['text']).groupby('ID', as_index=False)['text'].agg(', '.join)

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