合并 Pandas DataFrame 中多行的数据

Question

我正在使用 Pandas 作为 Python 的一部分，并且我有以下 table。我终生无法弄清楚如何执行以下操作。任何帮助将不胜感激。

我有一个数据table，其中有很多重复的时间点。但是，每个重复的时间点都填充了行的不同部分。我想将所有时间点合并到包含所有信息的一行中。

我不想对列求和。我不想连接列。

我想获取特定列中单个时间点的第一个值，并忽略该列中同一时间点的任何其他值。

table 应该更清楚这一点。

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| 09/07/20171310 |   | 1 |   |  |   |   |   |  |   |   |   |
| 09/07/20171310 |   |   | 1 |  |   |   |   |  |   |   |   |
| 09/07/20171310 | 3 |   |   |  |   |   |   |  |   |   |   |
| 09/07/20171310 |   |   |   |  |   |   |   |  |   |   | 1 |
| 09/07/20171310 |   |   |   |  |   |   | 1 |  |   |   |   |
| 09/07/20171310 |   |   |   |  |   |   |   |  | 2 |   |   |
| 09/07/20171310 |   |   |   |  | 2 |   |   |  |   |   |   |
| 09/07/20171920 |   |   |   |  |   |   |   |  |   | 1 |   |
| 09/07/20171920 |   |   |   |  |   |   |   |  |   |   | 1 |
| 09/07/20171920 |   |   |   |  |   |   | 1 |  |   |   |   |
| 09/07/20171920 |   |   |   |  |   | 1 |   |  |   |   |   |
| 09/07/20171920 |   |   |   |  |   |   |   |  | 3 |   |   |
| 09/07/20171920 |   |   |   |  | 3 |   |   |  |   |   |   |
| 09/07/20171920 | 6 |   |   |  |   |   |   |  |   |   |   |
| 09/07/20171920 |   |   | 1 |  |   |   |   |  |   |   |   |
| 09/07/20171920 |   | 4 |   |  |   |   |   |  |   |   |   |
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我想要

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| 09/07/20171310 | 3 | 1 | 1 |  | 2 |   | 1 |  | 2 |   | 1 |
| 09/07/20171920 | 6 | 4 | 1 |  | 3 | 1 | 1 |  | 3 | 1 | 1 |
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如有任何帮助，我将不胜感激。

Answer 1

假设时间戳是索引，使用groupby + max:

df.groupby(level=0).max().fillna('')

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| 09/07/20171310 | 3 | 1 | 1 |  | 2 |     | 1 |  | 2 |     | 1 |
| 09/07/20171920 | 6 | 4 | 1 |  | 3 | 1.0 | 1 |  | 3 | 1.0 | 1 |
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如果不是索引，请将 level=0 更改为 df.columns[0]。

此处的另一个假设是您的空值为 NaN。如果不是，请将它们替换为 before 分组：

df = df.replace('^\s*$', np.nan, regex=True)

合并 Pandas DataFrame 中多行的数据

Combine Data from Multiple Rows in Pandas DataFrame

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