我要在excel文件中的df3数据框下方导入，并且只想进行grouby，名称和其余重复数据应反映如下。
注意（每个月的数据将按月添加。）
Df3 =pd.read_Excel('Data')
print (df3)
Name ID Month Shift
Jon 1 Feb A
Jon 1 Jan B
Jon 1 Mar C
Mike 1 Jan A
Mike 1 Jan B
Jon 1 Feb C
Jon 1 Jan A
，我希望在相同的formate中具有如下所示的输出。请帮助我，就像我在这里停留一样。
将非常乐意提供帮助和支持。
您可以通过实现
df=df.iloc[pd.to_datetime(df.Month,format='%b').argsort()]
df=pd.concat([pd.DataFrame({'Month':[x] }).append(y).fillna('').append(pd.DataFrame(dict.fromkeys(y.columns,['']))) for x,y in df.groupby('Name')]).drop('Name',1).iloc[:-1]
print(df)
Month ID Shift
0 Jon
1 Jan 1 B
6 Jan 1 A
0 Feb 1 A
5 Feb 1 C
2 Mar 1 C
0
0 Mike
3 Jan 1 A
4 Jan 1 B
这里有另一个解决方案，它使用列表组合和df.duplicated和.loc进行分配。
import numpy as np
df = pd.read_excel(file,sheet_name=yoursheet)
#order the months.
df['Month'] = pd.Categorical(df['Month'],pd.to_datetime(df['Month'],format='%b').drop_duplicates().sort_values().dt.strftime('%b'))
df = df.sort_values(['Month']).reset_index(drop=True)
df1 = pd.concat([data.append(data.iloc[0]) for name,data in df.groupby('Name')])
df1.loc[df1.duplicated(keep='last'),1:] = ''
df1['Name'] = np.where(df1['Month'].ne(''),df1['Month'],df1['Name'])
final = df1.drop('Month',1)
Name ID Shift
0 Jon
3 Jan 1 A
4 Feb 1 A
5 Feb 1 C
6 Mar 1 C
0 Jan 1 B
1 Mike
2 Jan 1 B
1 Jan 1 A
代码
#creating sample data as per requirement
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Name':['Jon','Jon','Mike','Jon'],'ID':[1,1,1],'Month':['Feb','Jan','Mar','Feb','Jan'],'Shift':['A','B','C','A','A']})
#display data
df
df['Month'] = pd.Categorical(df['Month'],categories=['Jan','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec'],ordered=True)
df = df.sort_values(['Name','Month']).reset_index(drop=True)
#display final data
df
我希望这会有所帮助...：）