pandas 书单整理将同种书合并在一起

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在办公自动化场景下，最常见的需求就是信息的整理，pandas 最擅长复杂数据逻辑的处理，能够让整理工作更加高效，同时不容易出错。今天的案例是将一个平铺的书单按品类进行整理，合并为一行。

数据与需求

如以下代码构造原数据：

from io import StringIO
import pandas as pd


data = '''
书单,作者,ISBN
资本论 1,袁某,23445-2342
资本论 2,袁某,23445-2342
资本论 3,袁某,23445-2342
大学语文 上,李四,a25245-32425
大学语文 下,李四,a25245-32425
数据结构,王某,x342w-ssa
'''

df = pd.read_csv(StringIO(data))
df
'''
       书单  作者          ISBN
0   资本论 1  袁某    23445-2342
1   资本论 2  袁某    23445-2342
2   资本论 3  袁某    23445-2342
3  大学语文 上  李四  a25245-32425
4  大学语文 下  李四  a25245-32425
5    数据结构  王某     x342w-ssa
'''

该数据共有三列，在书单列如果一种书有多个分册，册名则在书名后用空格分开显示。

现在的需求为：

将书按书名进行合并，比如资本论、大学语文、数据结构各只保留一个就行
增加备注列，用于表示书的册数，有三种情况：
- 册名为数字的，如资本论，显示 1-3
- 册名为文字的，如大学语文，显示上下
- 没有分册的，如数据结构，显示为空

思路

既然要按书名分组，同时册名要整理在备注中，那我们就要拆书名和册名，这个可以用字符访问器（.str.xx）来操作。

分组后可以用 agg() 来聚合不同的列。

接下来按书名进行分组，作者和 ISBN 编码同组内相同，随便显示其中一个即可，我们可以用 max。

接下来最复杂的就是备注列了，我们可以写一个备注处理的函数来专门处理。

备注列依赖我们将书单列拆分的册名（为了方便后期处理，我们拆分时可以直接叫备注）。这个处理的逻辑是：

如果此列全是为空，则显示空字符
如果此列全为数字：则输出「列最小-列最大值」这样的合成字符
如果以上都不时，就将他们合并起来，这个可以直接用 Series 的 sum，它实现了字符串的拼接

理清了以上逻辑，接下来我们就开始编写代码。

代码

先拆分书单列：

df.书单.str.split(' ', expand=True)
'''
      0     1
0   资本论     1
1   资本论     2
2   资本论     3
3  大学语文     上
4  大学语文     下
5  数据结构  None
'''

给它起列列索引名，赋值为一个新的 DataFrame 备用：

df1 = df.书单.str.split(' ', expand=True)
df1 = df1.set_axis(['书名', '备注'], axis=1)
df1
'''
     书名    备注
0   资本论     1
1   资本论     2
2   资本论     3
3  大学语文     上
4  大学语文     下
5  数据结构  None
'''

将这个拆分的数据合并到原数据中，方便下一步分组：

new_df = pd.concat([df, df1], axis=1)
new_df
'''
       书单  作者          ISBN    书名    备注
0   资本论 1  袁某    23445-2342   资本论     1
1   资本论 2  袁某    23445-2342   资本论     2
2   资本论 3  袁某    23445-2342   资本论     3
3  大学语文 上  李四  a25245-32425  大学语文     上
4  大学语文 下  李四  a25245-32425  大学语文     下
5    数据结构  王某     x342w-ssa  数据结构  None
'''

接下来，编写我们提到的备注处理聚合函数（它的参数备注列分组后的一个 Series）：

def mark(ser: pd.Series):
    # 判断是否全为空值
    if ser.isna().all():
        return ''
    # 判断是否全为数字
    elif ser.str.isdecimal().all():
        return f'{ser.min()}-{ser.max()}' 
    else:
        return ser.sum()

分组，聚合并应用以上函数：

(
    new_df.groupby('书名', as_index=False, sort=False)
    .agg({'作者': 'max',
          'ISBN': 'max',
          '备注': mark
    })
)
'''
     书名  作者          ISBN   备注
0   资本论  袁某    23445-2342  1-3
1  大学语文  李四  a25245-32425  上下
2  数据结构  王某     x342w-ssa     
'''

在分组时，我们取消了让分组名成为索引，取消了分组的重新排序，保持与原数据相同的顺序。

整理最终代码如下：

def mark(ser: pd.Series):
    # 判断是否全为空值
    if ser.isna().all():
        return ''
    # 判断是否全为数字
    elif ser.str.isdecimal().all():
        return f'{ser.min()}-{ser.max()}' 
    else:
        return ser.sum()

(
    df.assign(备注=df.书单.str.split(' ').str.get(1))
    .assign(书单=df.书单.str.split(' ').str.get(0))
    .rename({'书单': '书名'}, axis=1)
    .groupby('书名', as_index=False, sort=False)
    .agg({'作者': 'max',
          'ISBN': 'max',
          '备注': mark
    })
)

这样我们就完成了需求。

（完）

pandas 书单整理将同种书合并在一起

数据与需求

思路

代码

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