如何将相同Code的多行数据转换为含重复CaseNumber、Discount列的结构？

Hey，这个需求完全能搞定！我给你分享两种实用的实现方法，分别适配Python（用Pandas库）和Excel场景，你可以按需选择：

如果你习惯用代码处理数据，Pandas是个非常高效的选择：

1. 先把原始数据转换成标准的DataFrame格式（原始数据是空格分隔的，我们先拆分并整理成三列）：

import pandas as pd

# 原始数据，按空格拆分后每3个元素为一行
raw_data = "123 1 10 123 2 20 123 3 30 456 4 40 456 5 50 456 6 60".split()
rows = [raw_data[i:i+3] for i in range(0, len(raw_data), 3)]
df = pd.DataFrame(rows, columns=["Code", "CaseNumber", "Discount"])

2. 按Code分组，把每组的CaseNumber和Discount拼接成连续的字符串，再和Code组合：

# 定义分组后的聚合函数
def concat_rows(group):
    # 先把CaseNumber和Discount两两配对，再拼接成空格分隔的字符串
    pairs = [f"{cn} {d}" for cn, d in zip(group["CaseNumber"], group["Discount"])]
    # 把Code和所有配对结果拼接在一起
    return f"{group['Code'].iloc[0]} {' '.join(pairs)}"

# 分组聚合并输出结果
result = df.groupby("Code").apply(concat_rows).tolist()
# 打印最终结果，每个Code对应一行
for line in result:
    print(line)

运行这段代码后，就能得到你想要的输出：

123 1 10 2 20 3 30
456 4 40 5 50 6 60

如果你更习惯用Excel处理表格，可以这样操作：

1. 先把原始数据粘贴到Excel中，整理成三列（A列：Code，B列：CaseNumber，C列：Discount），确保6行数据正确对应。

2. 在D列提取唯一的Code值：在D2单元格输入=UNIQUE(A2:A7)，回车后会自动生成唯一的Code列表（123和456）。

3. 在E列拼接对应的数据：在E2单元格输入以下公式，然后按Ctrl+Shift+Enter（旧版Excel），或者直接回车（新版Excel支持动态数组）：

=TEXTJOIN(" ", TRUE, IF($A$2:$A$7=D2, $B$2:$C$7, ""))

这个公式会筛选出所有和D2单元格Code匹配的CaseNumber和Discount，并用空格拼接成连续的字符串。

4. 最后把D列和E列的内容合并（比如在F2单元格输入=D2&" "&E2），就能得到你想要的单行格式啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者neualex