Question

我有一个类似

的数据框

       device_id         A        B      C
   4352d38a5c0937da     1.0     2.0  
   4352d38a5c0937da     1.0     2.0  
   4352d38a5c0937da     1.0             3.0  
   4352d38a5c0937da     1.0             3.0

因为一列中的值完全相同，所以我想对device_id进行分组以得到如下结果：

       device_id         A        B      C
   4352d38a5c0937da     1.0     2.0     3.0

有人可以帮我吗？谢谢。

Answer 1

这个groupby应该做你想要的

df = pd.DataFrame([['4352d38a5c0937da', '1.0', '2.0', 'na'], ['4352d38a5c0937da', '1.0', '2.0', 'na'], ['4352d38a5c0937da', '1.0', 'na', '3.0'], ['4352d38a5c0937da', '1.0', 'na', '3.0']], columns=('device_id', 'A', 'B', 'C'))
df.groupby("device_id").max()

熊猫groupby并删除重复项

1 个答案: