如何将合并的 Excel 单元格与 NaN 读取到 Pandas DataFrame 中

我想将 Excel 工作表读入 Pandas DataFrame。但是，存在合并的 Excel 单元格以及空行（完整/部分NaN填充），如下图所示。需要澄清的是，John H. 已下订单购买从《The Bodyguard》到《Red Pill Blues》的所有专辑。

当我将此 Excel 工作表读入 Pandas DataFrame 时，Excel 数据无法正确传输。 Pandas 将合并的单元格视为一个单元格。数据框如下所示：（注意：（）中的值是我想要的值）

请注意，最后一行不包含合并单元格；它只具有以下价值Artist柱子。

df.index = pd.Series(df.index).fillna(method='ffill')  

但是，那NaN价值观依然存在。我可以使用什么策略或方法来正确填充 DataFrame？有没有取消合并单元格并复制相应内容的 Pandas 方法？

您尝试转发的引用链接仅需要填写index柱子。对于您的用例，您需要fillna for all数据框列。因此，只需前向填充整个数据帧：

df = pd.read_excel("Input.xlsx")
print(df)

#    Order_ID Customer_name            Album_Name           Artist  Quantity
# 0       NaN           NaN            RadioShake              NaN       NaN
# 1       1.0       John H.         The Bodyguard  Whitney Houston       2.0
# 2       NaN           NaN              Lemonade          Beyonce       1.0
# 3       NaN           NaN  The Thrill Of It All        Sam Smith       2.0
# 4       NaN           NaN              Thriller  Michael Jackson      11.0
# 5       NaN           NaN                Divide       Ed Sheeran       4.0
# 6       NaN           NaN            Reputation     Taylor Swift       3.0
# 7       NaN           NaN        Red Pill Blues         Maroon 5       5.0

df = df.fillna(method='ffill')
print(df)

#    Order_ID Customer_name            Album_Name           Artist  Quantity
# 0       NaN           NaN            RadioShake              NaN       NaN
# 1       1.0       John H.         The Bodyguard  Whitney Houston       2.0
# 2       1.0       John H.              Lemonade          Beyonce       1.0
# 3       1.0       John H.  The Thrill Of It All        Sam Smith       2.0
# 4       1.0       John H.              Thriller  Michael Jackson      11.0
# 5       1.0       John H.                Divide       Ed Sheeran       4.0
# 6       1.0       John H.            Reputation     Taylor Swift       3.0
# 7       1.0       John H.        Red Pill Blues         Maroon 5       5.0