pandas多行合并成一列

前言

作为 一个无法拒绝女生请求的屌丝，在发誓再也不帮女生处理问题十天后，在下破戒了。事情要从一个excel文件和一个漂亮小姐姐同事那里说起。

话说有个漂亮的姐姐正在因为一个数据处理问题而发愁，见她柳眉轻蹙，泪眼汪汪的样子，在了解妹子还是单身的情况下，在下主动申请帮助妹子解决问题，过去想妹子询问情况。
原来妹子的需求是这样的！

这里有一个人走的路径，妹子接到上级的指示，需要将这些人走过的路径，按照顺序拼接起来
x1 按照顺序 1：a 2：c 3：b 所以就是a->c->b
妹子最后的结果就是要这样

数据量少的话，妹子可以手动处理，但是妹子面临的是12568条数据，在家处理过程复杂，就算加班也不能够搞定，看见妹子眼中噙着的点点清泪，在下心软了，沦陷了，屌丝病犯了，一把推开妹子，开始撸代码了。

由于数据涉及隐私，所以这里选择自己构建类似的数据，这里主要讲方法，所以数据无关紧要，话不多说，直接上代码。

1、构建数据（和妹子需求类似的）

import pandas as pd

data = [
    ['x1',1,'a'],
    ['x1',2,'c'],
    ['x2',1,'b'],
    ['x1',3,'b'],
    ['x2',2,'c'],
    ['x2',3,'a']
]
columns = ['people','order','route']

df = pd.DataFrame(data=data,columns=columns)

结果

2、对行走序号进行排序

df=df.sort_values(by=['people','order'],ascending=True)

结果

3、拼接路线

res = df[['people','route']].groupby(['people'])\
	.apply(lambda x:"->".join(x['route'])).reset_index()

结果

不到十分钟，妹子的需求被我完美搞定，恰逢刚到下班时间，妹子收拾好东西，说要请在下吃饭表示感谢，再三推迟，盛情难却，在下终于迎来了人生中第三次和妹子单独吃饭的时光。然天有不测风云，此时老板一个电话，说有个紧急需求，需要在下出一份数据，在下和妹子的晚餐时光随即泡汤。

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