上图中可以看到部门人数和运营成本两列的类型为
object
，即字符串类型
创建临时列，把要合并的列先合并了，分组后，直接操作这个临时列就可以了
新增一列
部门人数：运营成本
，该列的目的是按
公司
与
部门
把每组内部的
临时合并
一列中的内容组合在一起，这里用的是 transform，不改变原始 df 的行数，只是在原有 df 上增加分组合并的内容
因为上一步用的是 transform，因此处理过的 df 存在重复值，需要去重
上图显示了如何添加合并列，如何分组并合并每组中的内容，可以看到输出的 df 与原始 df 的行数一样都是 6 行，这就是 transform 的特性，虽然分组 groupby，但不是减少行数
选择需要输出的列，如
公司
、
部门
、
部门人数：运营成本
，然后去重，就可以得到想要的结果了
补充说明，群友当时还想输出为 JSON 格式，pandas 提供了
to_json
方法，可以将 dataframe 输出为 JSON 格式，本篇重点不是这个，就先不介绍了，有兴趣的朋友，可以去官网搜索
to_json
，自己看下。
要查看源码，请在 python大咖谈后台输入
分组合并
，下载完整的 ipynb 文件
