如何将重复的数据行排列成一行

首先我们把数据分成 left 和 right . 之后我们用 pandas.DataFrame.merge 把我们的数据放在一起并给出正确的 suffixes :

df_L = df[df.Ear == 'Left'].drop('Ear',axis=1)
df_R = df[df.Ear == 'Right'].drop('Ear', axis=1)

print(df_L, '\n')
print(df_R)

  PatientID  Model#   SerNum FName LName     PName          PPhone
0    P99999     300  1234567  John   Doe  Jane Doe  (999) 111-2222 

  PatientID  Model#   SerNum FName LName     PName          PPhone
1    P99999     400  2345678  John   Doe  Jane Doe  (999) 111-2222

现在我们可以合并回来并给出正确的后缀:

df = pd.merge(df_L, df_R.iloc[:, :3], on = 'PatientID', suffixes=['Left', 'Right'])

print(df)
  PatientID  Model#Left  SerNumLeft FName LName     PName          PPhone  \
0    P99999         300     1234567  John   Doe  Jane Doe  (999) 111-2222   

   Model#Right  SerNumRight  
0          400      2345678  

最佳来源是官方来源:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.join.html

您可能还想了解多索引、级别等。

我更喜欢加入:

import pandas as pd

columns = ['PatientID', 'Model#', 'Ear', 'SerNum', 'FName', 'LName', 'PName', 'PPhone']
data = [[
    'P99999', '300', 'Left', '1234567', 'John', 'Doe', 'Jane Doe', '(999) 111-2222'],
    ['P99999', '400', 'Right', '2345678', 'John', 'Doe', 'Jane Doe', '(999) 111-2222']]

df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
df = df.set_index('PatientID')

df = df[df['Ear'] == 'Left'].drop('Ear', axis=1).join(df[df['Ear'] == 'Right'].drop('Ear', axis=1), lsuffix='_left', rsuffix='_right').reset_index()

输出:

  PatientID Model#_left SerNum_left  ... LName_right PName_right    PPhone_right
0    P99999         300     1234567  ...         Doe    Jane Doe  (999) 111-2222

:
一。已修复,忘记删除列:)
2。现在使用您的数据:)

pivot 问题,所以我用 pivot_table 在这里

s=df.pivot_table(index=['PatientID','FName','LName','PName','PPhone'],columns='Ear',values=['Model#','SerNum'],aggfunc='first')
s.columns=s.columns.map(' '.join)
s.reset_index(inplace=True)
s
  PatientID FName LName     ...      Model# Right SerNum Left SerNum Right
0    P99999  John   Doe     ...               400     1234567      2345678
[1 rows x 9 columns]