合并大pandas列（一对多）
我是新的Python大pandas，我想通过一个共同的ID结合几个Excel工作表。 此外，这是一个一对多的关系。
这里是input：
DF1
<b>ID Name</b><br/> 3763058 Andi<br/> 3763077 Mark 和
DF2：
<b>ID Tag</b><br/> 3763058 item1 <br/> 3763058 item2<br/> 3763058 item3<br/> 3763077 item_4<br/> 3763077 item_5<br/> 3763077 item_6
现在，我想将两个pandasdataframedf1和df2合并到以下输出中（列标记合并在每个ID的单个列中）：
<b>ID Name Tag</b><br/> 3763058 Andi item1, item2, item3<br/> 3763077 Mark item_4, item_5, item_6<br/>
有人可以帮我吗？
干杯，安迪
你可以使用第一个groupby join ：
df2 = df2.groupby('ID')['Tag'].apply(', '.join).reset_index() print (df2) ID Tag 0 3763058 item1, item2, item3 1 3763077 item_4, item_5, item_6
那么可以使用merge ，特别是如果df1有更多的列：
df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='left') print (df) ID Name Tag 0 3763058 Andi item1, item2, item3 1 3763077 Mark item_4, item_5, item_6
解决方法与map ，如果需要添加只有一列：
df2 = df2.groupby('ID')['Tag'].apply(', '.join).reset_index() df2['Name'] = df2['ID'].map(df1.set_index('ID')['Name']) print (df2) ID Tag Name 0 3763058 item1, item2, item3 Andi 1 3763077 item_4, item_5, item_6 Mark
如果Name列的重要位置使用insert ：
df2 = df2.groupby('ID')['Tag'].apply(', '.join).reset_index() df2.insert(1, 'Name', df2['ID'].map(df1.set_index('ID')['Name'])) print (df2) ID Name Tag 0 3763058 Andi item1, item2, item3 1 3763077 Mark item_4, item_5, item_6