python-3.x - 合并数据框中的重复索引

Question

我有一个数据帧，在清理和合并之后，它最终处于多行具有相同索引值的状态。

我需要合并这些重复的行并得到一个数据框，其中每次运行的重复项都有一行。

这感觉应该是使用数据帧时的标准操作，但我似乎无法弄清楚如何让 Pandas 做到这一点。

我找到的最佳答案在这里:Merge two rows in the same Dataframe if their index is the same?

但是，那里提出的解决方案最终以“groupby”对象而不是数据框结束。因为我想在框架上进行进一步的分组，所以我不知道如何继续。

pandas 中的方法是否有一个标准函数，用于压缩多行共享相同索引的数据帧，并返回一个新的数据帧？

例如:

           visits  revenue product-type
product1      200       50    stockings
product1       50      100         #n/a
product2      150       20          toy
     ...       ..       ..           ..

至

           visits  revenue product-type
product1      250      150    stockings
product2      150       20          toy
     ...       ..       ..           ..

Answer 1

您可以groupby通过 index 然后 aggregate :

print (df.groupby(level=0).agg({'visits':sum,'revenue':sum,'product-type':'first'}))

          visits  revenue product-type
product1     250      150    stockings
product2     150       20          toy

最后一列的更好功能可能是 join - 您的数据不会丢失，( first 仅采用第一个值，其他数据将被删除):

print (df.groupby(level=0).agg({'visits':sum,
                               'revenue':sum,
                               'product-type': lambda x: ''.join(x.fillna(''))}))

          visits  revenue product-type
product1     250      150    stockings
product2     150       20          toy

如果仅使用sum，则最后一列将被删除 - automatic exclusion of nuisance columns :

print (df.groupby(level=0).sum())
          visits  revenue
product1     250      150
product2     150       20