Question

我有一个pandas数据帧（df），其中有些行有重复的行。这些重复行中的某些列具有NaN值，而重复行中的类似列具有值。我想合并重复的行，以便将缺少的值替换为重复行中的值，然后删除重复的行。例如，以下是重复的行：

     id   col1   col2   col3
0    01   abc           123
9    01           xy

结果应该是：

     id   col1   col2   col3
0    01   abc     xy     123

我使用 df.iloc [0：1，] .combo_first（df.iloc [9：10，]）尝试 .combine_first ，但没有成功。任何人都可以帮我吗？谢谢！

Answer 1

我认为您需要groupby前后填充NaN，然后drop_duplicates：

print (df)
   id col1 col2   col3
0   1  abc  NaN  123.0
9   1  NaN   xy    NaN
0   2  abc  NaN   17.0
9   2  NaN   xr    NaN
9   2  NaN   xu    NaN


df = df.groupby('id').apply(lambda x: x.ffill().bfill()).drop_duplicates()
print (df)
   id col1 col2   col3
0   1  abc   xy  123.0
0   2  abc   xr   17.0
9   2  abc   xu   17.0

.combine_first用于合并多行

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