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我有一个包含2列地址和ID的数据帧.我想将ID与字典中的相同地址合并

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame({'Address' : ['12 A', '66 C', '10 B', '10 B', '12 A', '12 A'],
                'ID' : ['Aa', 'Bb', 'Cc', 'Dd', 'Ee', 'Ff']})
AS=df.set_index('Address')['ID'].to_dict()

print df

  Address  ID
0    12 A  Aa
1    66 C  Bb
2    10 B  Cc
3    10 B  Dd
4    12 A  Ee
5    12 A  Ff

print AS

{'66 C': 'Bb', '12 A': 'Ff', '10 B': 'Dd'}

我想要的是重复项存储多个值,如:

{'66 C': ['Bb'], '12 A': ['Aa','Ee','Ff'], '10 …

我正在使用pandas和python来处理具有相同数据的列的具有不同列名的多个文件.

dataset = pd.read_csv('Test.csv', index_col=0)

cols= dataset.columns

我在列表中有不同的列标题.

AddressCol=['sAddress','address','Adrs', 'cAddress']

有没有办法将所有可能的列名称规范化为pandas中的"地址",以便我在不同的文件上使用该脚本？

没有pandas,我会使用类似double for循环来查看列名列表和可能的列名以及if语句来提取整个数组.