熊猫如何重命名现有索引并将其与另一个索引合并

Question

我有这样的df

，我想要这样的输出：

有53k行，并且有很多类似的行，如何过滤它们并重新组织它们？

Answer 1

尝试：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Animal': ['Falcon', 'Falcon',
                              'Parrot', 'Parrot'],
                   'Max Speed': [380., 370., 24., 26.]})

df.index = df.Animal #updating the index for illustration purposes

df.groupby(df.index).agg(sum)

但是，这不会解决命名差异。就像您的耐克之一是大写字母，另一个是小写字母一样。您可以通过将所有内容转换为小写然后进行聚合来解决。您可以为此添加一个额外的步骤，

df.index = df.index.str.lower()

Answer 2

尝试使用df数据框：

df.columns = ['num', 'brand']
df.groupby('num').filter(lambda g: len(g) > 1).drop_duplicates(subset=['num'],keep="first")