对DataFrame数据中的重复行,利用groupby累加合并的方法详解

在处理DataFrame数据时，有时会存在重复行的情况。针对这种情况，可以利用groupby函数对数据进行分组，然后进行累加合并操作，得到去重后的结果。

具体步骤如下：

1. 首先读取数据，可以使用pandas库的read_csv函数读取csv文件。

2. 接着，运用groupby函数将数据按照指定列进行分组，也可以根据多个列进行分组。语法为：df.groupby([col1, col2])[col3].sum()。其中，col1和col2为分组依据的列，col3是需要进行累加的列，sum()表示对col3进行求和操作。

3. 最后，将分组后的数据重新赋值给原来的DataFrame对象，就可以得到去重后的结果。

下面通过两个示例说明上述操作：

【示例一】统计同一电影在不同国家的票房总和

假设有一份电影票房数据，其中一部电影在多个国家上映并收获了不同的票房，需要统计该电影在不同国家的票房总和。数据如下：

movie_name,country,box_office  
Avengers: Endgame,China,614200000  
Avengers: Endgame,USA,858000000  
The Lion King,China,123000000  
The Lion King,USA,544000000  

处理方法：

import pandas as pd

# 1. 读取数据
df = pd.read_csv('box_office.csv')

# 2. 分组求和
df = df.groupby(['movie_name', 'country'])['box_office'].sum()

# 3. 重新赋值得到去重结果
df = df.reset_index()

运行以上代码，得到去重后的结果：

movie_name      country      box_office
Avengers: Endgame     China       614200000
Avengers: Endgame     USA         858000000
The Lion King         China       123000000
The Lion King         USA         544000000

结果表明，同一电影在不同国家的票房总和已经统计好，数据没有重复的行。

【示例二】统计顾客购买商品的总金额

假设有一份销售数据，其中不同顾客购买了不同的商品，并且可能存在重复数据，需要统计每个顾客购买商品的总金额，同时去重。数据如下：

customer_id,product_id,price  
001,A001,10  
001,A002,20  
002,A001,15  
002,A003,25  
001,A001,12  

处理方法：

import pandas as pd

# 1. 读取数据
df = pd.read_csv('sales_data.csv')

# 2. 分组求和
df = df.groupby(['customer_id', 'product_id'])['price'].sum()

# 3. 重新赋值得到去重结果
df = df.reset_index()

运行以上代码，得到去重后的结果：

customer_id     product_id      price
001             A001            22
001             A002            20
002             A001            15
002             A003            25

结果表明，每个顾客购买商品的总金额已经统计好，数据没有重复的行。

总的来说，利用groupby函数对DataFrame数据中的重复行进行累加合并操作是一种非常有效的去重方式，可以大大提高数据处理效率。