[問題] CSV資料可以依據column多筆配對嗎？

[DKnex (DK)]

大家好，小弟想再次求救



我有個表格，如圖一
圖一https://imgur.com/a/5r5SwNr

我根據K欄位count出重複值如L欄位

但這不完全是我要的結果



我要的結果如圖二

圖二https://imgur.com/a/Bmw8f0o


我在Excel做的邏輯是：

1.首先從K欄位count出重複出現的url_hash,接著將重複的url_hash當中keyword_id
用vlookup去找重複出現的keyword_id

2.當找到這些重複keyword_id後，又將這些連帶出現的url_hash
用vlookup再找重複的url_hash

3.重複上述1和2直到整個資料找完找不到為止，就形成圖二這樣的結果



目前因為資料很多，需要用python做完比較快

但小弟不知道從何下手，根據EXCEL用的函數也就countifs 還有 Vlookup


不知道在python是要用IF ELSE？

還是有其他可以funtion可以幫到我呢？

任何意見都歡迎大家提供給我參考，謝謝。

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更新後續Code，目前已完成，感謝大家～
https://pastebin.com/j38vRBUs



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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.226.172.26 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Python/M.1658912850.A.E15.html
※ 編輯: DKnex (36.226.172.26 臺灣), 07/27/2022 17:09:57
推 lycantrope: 你沒解釋輸出要什麼啊 是同組的數值還是只要算個數
噢! 抱歉，是同組數值沒錯。
這筆資料要分類成不同組別
No.1&2H就是一個組別
輸出結果像圖二這樣就好。
※ 編輯: DKnex (111.71.216.39 臺灣), 07/27/2022 17:36:11
→ lycantrope: https://pastebin.com/NS44Qfgs
謝謝ly大，我研究一下uuid
→ chang1248w: groupby ?
我試過groupby，但好像無法將2個欄位所有同時出現的值group在一起....
※ 編輯: DKnex (118.169.3.177 臺灣), 07/28/2022 10:18:05
推 heavyking02: 真滴有點難懂你的問題，不確定這樣對不對，先新增一
→ heavyking02: 個空的column,然後df.groupby([‘count’,’url_hash
→ heavyking02: ’,’keyword_id’])[‘新增的空欄位‘].sum()
我當初也有試過，但其實不單純要sum XD
推 lambo: 所以您是要分別數keyword_id跟url_hash之後，再依url_hash
→ lambo: 排列而已嗎
不止哦，是從url找到一群keyword後再從這群keyword找下一群url，重複找到沒有為止
抱歉，小弟形容得非常糟糕......
推 lycantrope: grouping，keyword url有相關就分成一組
→ lycantrope: uuid只是用來產生測試資料，靠union_find把資料配對
ly大是對的！ 感謝您提供的程式碼讓我學習QQ
我後來只用你def後的code套進資料裡面就成功了！雖然和純手工excel資料上有一點差異
我沒用前面uuid是因為輸出的url那欄就算/t後，資料好像是uuid4隨機生成的代碼
跟原始資料不一樣，所以就跳過了。
※ 編輯: DKnex (36.226.172.26 臺灣), 07/29/2022 09:57:43
推 lycantrope: uuid只是用來產生測試資料跟問題本身無關...
哈哈哈，對的！我後來有爬文看了uuid4的意思才慢慢了解

對了ly大，想再請教一下，因為我忘記說在手動excel做的時候，我會把group好第一
次的資料從原本的data整個剪下複製到新的表格儲存。然後剩下的資料再group第二次

我邏輯上卡關的是，我知道excel整個手作流程，但看您的code發現很難def時候就
只做一次，我有試著用duplicated和drop去做，但都無法只做一次就清除...
這個task是不是真的很難QQ，還是有其他function可以一起運用呢？
※ 編輯: DKnex (118.169.3.177 臺灣), 07/29/2022 14:25:44
目前我打算先了解find 和union 再試試完成第一次find後drop 然後重複改個迴圈試試 不知道這個思路是否是對的？
※ 編輯: DKnex (111.71.216.20 臺灣), 07/29/2022 14:30:44
→ lycantrope: 不需要drop find+union已經把相關group都串成一起
→ refusekkk: 我想讀成dict
※ 編輯: DKnex (118.169.22.212 臺灣), 08/03/2022 17:19:23