相同文件按优先级取唯一值
问题：我有三个文件，字段名都一样，如果不重复就union到一起，如果有重复，按类型优先级取唯一值，用python实现
import pandas as pd from datetime import date import time today=str(date.today()) filepath='/Users/kangyongqing/Documents/kangyq/202207/课消管理看板/2023Q3课消/亚欧课消11月/课消定标方案新版/202604课消定标/' file1='/Users/kangyongqing/Documents/kangyq/202207/课消管理看板/2023Q3课消/亚欧课消11月/课消定标方案新版/202604课消定标/课消定标方案新版2026-03-25.xlsx' file2='/Users/kangyongqing/Documents/kangyq/202207/课消管理看板/2023Q3课消/亚欧课消11月/课消定标方案新版/202604课消定标/4月基地定标/课消定标方案新版-基地2026-03-30.xlsx' file3='/Users/kangyongqing/Documents/kangyq/202207/课消管理看板/2023Q3课消/亚欧课消11月/课消定标方案新版/202604课消定标/4月新兼职定标/课消定标方案新版-新兼职2026-03-30.xlsx' df1=pd.read_excel(file1,usecols=['student_user_id', 'real_name', 'age','最终标值']) df1['type']='大盘' print(df1.head(2)) df2=pd.read_excel(file2,usecols=['student_user_id', 'real_name', 'age','最终标值']) df2['type']='基地' print(df2.head(2)) df3=pd.read_excel(file3,usecols=['student_user_id', 'real_name', 'age','最终标值']) df3['type']='新兼职' print(df3.head(2)) df_all=pd.concat([df1,df2,df3],ignore_index=True) print(df_all.head()) # 定义优先级映射（数字越小优先级越高） priority_map = { '基地': 1, '新兼职': 2, '大盘': 3 } # 定义去重函数：按优先级取唯一值 def dedup_by_priority(df, key_col='student_user_id', priority_col='type'): # 添加优先级数值列 df['priority_num'] = df[priority_col].map(priority_map) # 按 key_col 分组，取 priority_num 最小的行 df_dedup = df.loc[df.groupby(key_col)['priority_num'].idxmin()] # 删除临时列 df_dedup = df_dedup.drop(columns=['priority_num']) return df_dedup # 执行去重 result = dedup_by_priority(df_all, key_col='student_user_id', priority_col='type') result['student_user_id']=result['student_user_id'].astype('int64').astype('str') # 输出结果 result.to_excel(filepath+f'课消定标方案dm库上传取唯一值{today}.xlsx', index=False) print("去重合并完成")结果展示：