python : group csv row by index

Question

我有一个这样的 csv :

sku, col1, col2, test, col3, col4, col5, col6
123,456,99,A,,,,
234,786,99,,,,,
345,678,99,A,,,,
123,,,A,18-123,9999,,
234,,,,18-786,9999,,
345,,,A,12-678,9999,,
123,,,,,,18-123,9999
234,,,A,,,18-786,9999
345,,,,,,12-678,9999

这是合并 3 个 csv 后的结果(不同的标题/sku 可以在 3 个文件中，并填充不同的列..)

我的目标是“按 sku 分组”列以获得类似 taht 的内容:

我是 python 的新手，如果这是一个微不足道的问题，请原谅我，但我迷路了。

除了“主”键的“sku”列之外，我事先并不知道我的列名。

谢谢

Answer 1

使用 pandas.groupby 和 first:

df.groupby(['sku'],as_index=False).first()
    sku col1    col2    test    col3    col4    col5    col6
0   123 456.0   99.0    A   18-123  9999.0  18-123  9999.0
1   234 786.0   99.0    A   18-786  9999.0  18-786  9999.0
2   345 678.0   99.0    A   12-678  9999.0  12-678  9999.0

---

删除 .0 并使用 astype 转换为 int 数据类型:

df.groupby(['sku'],as_index=False).first().astype(int,errors='ignore')
    sku col1 col2   test    col3    col4    col5    col6
0   123 456    99   A     18-123    9999    18-123  9999
1   234 786    99   A     18-786    9999    18-786  9999
2   345 678    99   A     12-678    9999    12-678  9999