在 Pandas 中合并两行（一行有值，另一行 NaN）

我知道以前也有人问过类似的问题（如何合并数据框中的两行pandas等），但我仍然在努力执行以下操作（除了包含许多行的 pandas 数据框）：

    team_token  day1    day2   day3  day4
0   abc          1      NaN     NaN   NaN
1   abc          NaN     1      NaN   NaN
2   abc          NaN     NaN    NaN    NaN
3   abc          NaN     NaN    NaN     1

我想将具有相同 team_token 的行组合起来，以便最终结果如下所示：

    team_token  day1    day2  day3  day4
0   abc           1      1    NaN     1

先感谢您。

Use combine_first on two Series由数据框的两行给出：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'team_token':['abc', 'abc'], 'day1': [1, None], 'day2' : [None, 1]})

df.loc[0].combine_first(df.loc[1])

gives:

 team_token  day1    day2
0   abc           1       1 

＃编辑： 一个也适用于您更新的答案的更好的解决方案很简单：

df.max()

假设你的day列包含 Nan 或 those。

如果你有不同的team_tokens:

   day1  day2  day3 team_token
0   1.0   NaN   NaN        abc
1   NaN   NaN   NaN        abc
2   1.0   1.0   NaN        abc
3   NaN   NaN   NaN        abc
4   1.0   NaN   1.0        ddd
5   1.0   NaN   1.0        ddd
6   NaN   NaN   1.0        ddd

you can group_by并仍然采取max团体成员：

df.groupby('team_token').max().reset_index()

#  team_token  day1  day2  day3
#0        abc   1.0   1.0   NaN
#1        ddd   1.0   NaN   1.0