如果其他列中存在重复值，则更改和合并列上的多个值

下面是一个示例代码来解决这个问题：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'列1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'A', 'B', 'C', 'D'], '列2': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 检查并更改重复值
dupl_rows = df[df.duplicated(subset='列1', keep=False)]  # 找到所有重复值的行
unique_rows = df.drop_duplicates(subset='列1', keep=False)  # 找到所有非重复值的行
merged_rows = dupl_rows.groupby('列1')['列2'].apply(lambda x: ','.join(map(str, x))).reset_index()  # 合并重复值的多个值
new_df = pd.concat([unique_rows, merged_rows]).sort_values('列1').reset_index(drop=True)  # 合并非重复值和合并后的重复值

print(new_df)

这个示例代码将列1中的重复值进行合并，将相同值的列2的多个值用逗号分隔。最终的结果是一个新的DataFrame，其中重复值被合并了。

输出结果如下：

  列1  列2
0  A  1,5
1  B  2,6
2  C  3,7
3  D  4,8

在实际应用中，你需要根据你的具体需求进行相应的修改。这个示例代码仅供参考。