前言：
Pandas模块是Python用于数据导入及整理的模块，对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用
话不多说，先上pandas官方文档：
**本次将要实现的需求如下：
1.有一个Exscl表数据，该表有学员姓名 ，订单ID，ID ，以及购买的商品ID。数据格式如下：
; 2.现在要将上表处理成如下图所示格式：
3.代码处理逻辑主要如下：
（1）原表共有四列值，去除第二列，并且当前三列的值都一样时，去重。
（2）将第四列的值(商品ID)，按照（1）步骤的合并结果，进行追加处理。（例如姓名/订单ID/ID都相同，但是商品ID不同时，就要将商品ID做追加处理）
（3）将处理后的数据，按照原表的index进行排序并保留到csv文件中。
4.代码体现：
（1）先创建一个pandas的对象，用于读取数据源Exscl的数据，生成DataFrame
import pandas as pd
import csv
df = pd.read_excel('aa.xlsx', usecols=[0,1,2,3])
usecols代表读取哪几列的数据
(2)将数据进行去重的处理，并重置索引
groupby()函数用于分组去重，三列一样则去重，三列任意一列有不同，则不去重
agg()函数处理groupby()处理的数据之外的列数据，并将列数据进行聚合，并用，分割格式化处理数据
reset_index()重置索引排序
df = df.groupby(['cUserName','订单ID','ID']).agg(lambda x:','.join(x.values)).reset_index()
(3)将处理的得到的DataFrame写入csv文件中
df.values.tolist()将拿到的所有值，转为列表形式
pop(1)表示删除列表中下标为1的数据（删除订单ID），此时返回的每一个列表，就只有三个数据值了
最后再将每次循环获得的列表值写入csv文件中
with open('E:\\pythonScripts_autotest\\student_demo.csv', "w", newline='', encoding='GBK') as f:
for new_list in df.values.tolist():
new_list[0] = new_list[0].replace("@xyx2008test1", "")
new_list[3] = str(new_list[3].split(",")).replace("'", '\\"')
new_list.pop(1)
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(new_list)
5.完整代码
import pandas as pd
import csv
df = pd.read_excel('E:\\pythonScripts_autotest\\xyx_student_demo.xlsx',usecols=[0,1,2,3])
def data_list(df):
df = df.groupby(['cUserName','订单ID','ID']).agg(lambda x:','.join(x.values)).reset_index()
with open('E:\\pythonScripts_autotest\\student_demo.csv', "w", newline='', encoding='GBK') as f:
for new_list in df.values.tolist():
new_list[0] = new_list[0].replace("@xyx2008test1", "")
new_list[3] = str(new_list[3].split(",")).replace("'", '\\"')
new_list.pop(1)
writer = csv.writer(f)
writer.writerow(new_list)
print("已转化成功！")
Original: https://blog.csdn.net/Van_CLB/article/details/115076464
Author: Van_pre
Title: python用几行代码实现数据的按列去重及合并处理
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