首先得明确**“相似行”的定义**——通常是指某几列（比如唯一标识列，像项目ID）的值完全相同的行。用Pandas的groupby就能轻松搞定，核心思路是先指定分组的依据列，再对其他列做聚合处理。

举个实战例子：假设你的数据集里有多个行对应同一个项目，我们按项目ID分组，把每个项目的所有相关信息聚合起来：

import pandas as pd

# 示例数据集
data = {
    "项目ID": ["P001", "P001", "P002", "P002"],
    "属性A": ["值1", "值1_版本2", "值3", "值3"],
    "属性B": ["描述X", "描述X_更新版", "描述Y", "描述Y"]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按项目ID分组，把每个属性的所有版本收集成列表
grouped_df = df.groupby("项目ID").agg(lambda x: list(x)).reset_index()

print(grouped_df)

输出会是每个项目对应一个行，属性A和属性B列里是该项目所有的版本值，这样就把相似行（同项目ID）归到了一组。如果只想保留不重复的版本，把list(x)改成pd.unique(x).tolist()就行（比用集合更能保留原始顺序）。

你提到的场景我经常碰到，核心思路是先合并所有数据集，再按项目分组聚合，比单纯的列拼接更灵活，能完美保留所有数据版本。给你一套实战可直接用的方案：

步骤1：加载并标记各个数据集 #

先给每个数据集加一个来源列，方便后续追踪每个数据版本来自哪个原始数据集——这一步看似多余，但实际排查数据时特别有用：

# 示例数据集b
df_b = pd.DataFrame({
    "项目ID": ["P001", "P002"],
    "属性A": ["值1", "值3"],
    "属性B": ["描述X", "描述Y"]
})
df_b["来源"] = "数据集b"

# 示例数据集c
df_c = pd.DataFrame({
    "项目ID": ["P001", "P001", "P002"],
    "属性A": ["值1_版本2", "值1_版本3", "值3_更新版"],
    "属性B": ["描述X_更新版", "描述X_最终版", "描述Y"]
})
df_c["来源"] = "数据集c"

步骤2：合并所有数据集 #

用pd.concat把多个数据集纵向合并成一个大的DataFrame，不管列有没有差异，Pandas会自动给缺失的列补NaN：

combined_df = pd.concat([df_b, df_c], ignore_index=True)

步骤3：按项目分组，保留所有版本信息 #

现在按项目ID分组，把每个属性的所有版本（包括来源）都聚合起来，就能清晰看到每个项目的全量数据版本了：

# 聚合时保留所有值，包括来源信息
final_df = combined_df.groupby("项目ID").agg({
    "属性A": lambda x: list(x),
    "属性B": lambda x: list(x),
    "来源": lambda x: list(x)
}).reset_index()

print(final_df)

输出结果里，每个项目的属性A、属性B会包含所有原始数据里的版本，来源列能告诉你每个版本来自哪个数据集，完全满足“差异处保留所有版本”的需求。

额外优化：如果想把版本展开成多行（可选） #

要是你不想把版本放到列表里，而是每个版本单独一行（方便逐个查看），直接用合并后的combined_df就行，不用分组：

# 按项目ID排序，直观查看所有版本
print(combined_df.sort_values("项目ID"))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者matmaxgeds