python⽤⼏⾏代码实现数据的按列去重及合并处理
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
list()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 list():
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
#skiprowds跳过⾏，skiprowds跳过列，usecols读取指定列
df = pd.read_excel('E:\\pythonScripts_autotest\\xyx_student_demo.xlsx',usecols=[0,1,2,3])
# def func(df):
#    # print( ','.join(df.values))
#    return ','.join(df.values)
#
# def func_2(df):
#    return df.values
def data_list(df):
# 分组聚合，groupby函数⽤于分组，三列⼀样则去重，三列任意⼀列有不同，则不去重
# agg（）函数表⽰处理groupuy处理的数据之外的列数据。并进⾏聚合
#为什么不能直接print函数func()，因为你不⽤agg时，df.values拿到的是整个sheet的数据，⽤了agg，只返回某列数据#reset_index()函数⽤来重置索引
df = df.groupby(['cUserName','订单ID','ID']).agg(lambda x:','.join(x.values)).reset_index()python新手代码及作用
with open('E:\\pythonScripts_autotest\\student_demo.csv',"w", newline='', encoding='GBK')as f:
for new_list in list():
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！")

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