我有一个带有重复索引的稀疏数据框。如何以我保留的方式合并相同索引的行所有非 NaN 数据来自冲突的行？
我知道您可以使用内置功能实现非常接近的目标drop_duplicates功能，但你只能保留first or the last具有相同索引的行：
df.reset_index().drop_duplicates(subset='index', keep='first').set_index('index').sort_index()
我所需要的就是全部非纳米值，来自任何冲突的行。
Before:
After:
df.reset_index().groupby('index').max()
这将从冲突的行中选择非 NaN 值。或者，如果同一列的多个冲突行中存在值，则取其中的最大值。
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