| name | points | rebounds | assists |
|:------------|---------:|-----------:|----------:|
| Andrew W | nan | 21 | nan |
| Andrew W | 20 | nan | nan |
| Andrew W | nan | nan | 3 |
| Hello World | 1 | 300 | nan |
聚合后的 Dataframe
| name | points | rebounds | assists |
|:------------|---------:|-----------:|----------:|
| Andrew W | 20 | 21 | 3 |
| Hello World | 1 | 300 | 0 |
2条答案
按热度按时间ac1kyiln1#
您可以使用
groupby
和sum
的组合来消除行的重复数据,方法是:假设你的pandas dataframe被称为
df
,并且dataframe中没有其他列。下面是一个工作示例:
聚合前的 Dataframe
聚合后的 Dataframe
evrscar22#
您可以使用以下方式实现:
文档:https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.groupby.html