Pandas中按Name列合并不同行ID列且不删除任何行的实现方案

实现方法 #

核心采用groupby()+transform()的组合实现，transform方法会保留原数据的所有行，仅对同一分组内的所有行返回相同的聚合结果，刚好匹配不删除原有行的需求。

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['John', 'John', 'Lucy'],
    'ID': ['ABC', 'XYZ', 'MNO']
})

# 核心逻辑：按Name分组后拼接同组所有ID，直接赋值给ID列
df['ID'] = df.groupby('Name')['ID'].transform(lambda x: ', '.join(x))

# 输出结果查看
print(df)

输出结果 #

注意事项 #

• 如果ID列是数值类型，需要先转字符串再拼接，将lambda逻辑调整为lambda x: ', '.join(x.astype(str))即可
• 若需要保留原始ID列，只需将赋值的目标列改为新列名（比如df['merged_ID']），不会覆盖原有数据

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Krawly