Pandas DataFrame如何将列值按分组拼接为字符串序列

直接用pandas分组聚合即可，会自动保留原始行的先后顺序，拼接结果完全匹配预期。

示例原始数据构造 #

可先运行这段代码生成和你描述一致的测试DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "name": ["ab", "ab", "ab", "bc", "bc", "bc"],
    "sex": ["f", "m", "f", "f", "f", "m"]
})

核心实现 #

通用写法 #

适配所有字符串拼接需求：

result = df.groupby("name", as_index=False)["sex"].agg(
    seq=lambda s: "".join(s.tolist())
)

高性能写法（推荐大数量级使用） #

用pandas内置str.cat方法，比手动join性能更优：

result = df.groupby("name", as_index=False)["sex"].agg(
    seq=lambda s: s.str.cat()
)

输出效果 #

运行后得到的result输出为：

name  seq
0   ab  fmf
1   bc  ffm

说明：pandas的groupby默认保留组内元素在原始DataFrame中的出现顺序，拼接时不会打乱观测先后，因此结果完全匹配你要的顺序要求。

注意事项 #

• as_index=False会让分组键name保留为普通列，不会被设置为行索引，方便后续直接调用
• 如果sex列存在空值，可在拼接前做清洗：比如填充占位符用s.fillna("-").str.cat()，剔除空值用s.dropna().str.cat()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Roy