如何基于id与time列值匹配对DataFrame行分组合并？

我明白你想做的事啦——把id和time完全匹配的行合并，同时把number和title列的对应值用空格拼接在一起对吧？之前用groupby没成功大概率是没选对合适的聚合方式，下面是具体的实现代码：

首先，我们用groupby指定分组键为id和time，然后对number和title列使用字符串拼接的聚合逻辑，最后调整列顺序和索引就能得到你想要的结果：

import pandas as pd

# 构造你的原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'number': [10, 11],
    'title': ['aa', 'bb'],
    'id': [100, 100],
    'time': ['02.05.2018 04', '02.05.2018 04']
})

# 分组并聚合：将同组的number、title用空格拼接
merged_df = df.groupby(['id', 'time']).agg(
    number=('number', lambda x: ' '.join(x.astype(str))),
    title=('title', lambda x: ' '.join(x.astype(str)))
).reset_index()

# 调整列顺序，和你期望的输出一致
merged_df = merged_df[['number', 'title', 'id', 'time']]

print(merged_df)

代码说明： #

• groupby(['id', 'time'])：确保所有id和time完全相同的行被分到同一组
• agg方法里的lambda函数：因为number是数值类型，先转成字符串再用空格拼接；title本身是字符串，直接拼接即可
• reset_index()：把id和time从分组索引变回普通列
• 最后调整列顺序，让结果和你给出的期望输出列顺序一致

运行这段代码后，输出结果为：

number title   id            time
0  10 11  aa bb  100  02.05.2018 04

如果后续有更多行需要合并（比如同一id和time下有3个number值），这个方法也能自动把所有对应值拼接在一起，非常灵活。

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