Pandas 如何清理此数据帧？

在第2行中，“地址”列中有一个值“AVE”，我想将该值与第1行中的“地址”值合并。结果应该是第1行“地址”显示为“新港大道/高地大道”。我该怎么做

我还需要对第3行执行相同的函数，其中“action_taked”读作“SERVICE RENDERED”，而“RENDERED”取自第4行

  |incident_no | date_reported | time_reported | address                | incident_type | action_taken
------------------------------------------------------------------------------------------------------
1 | 2100030948 | 2021-05-16    | 23:21:00      | NEWPORT AVE / HIGHLAND | ERRATIC M/V   | UNFOUNDED
2 | <NA>       | NaT           | NaT           | AVE                    | NaN           | NaN
3 | 2100030947 | 2021-05-16    | 23:16:00      | FALMOUTH ST            | SECURITY CHECK| SERVICE
4 | <NA>       | NaT           | NaT           | NaN                    | NaN           | RENDERED
5 | 2100030946 | 2021-05-16    | 22:55:00      | PINE RD                | SECURITY CHECK| SERVICE
``

|事件|编号|报告日期|报告时间|地址|事件|类型|采取的行动|
------------------------------------------------------------------------------------------------------
1 | 210030948 | 2021-05-16 | 23:21:00 |新港大道/高地|不稳定的M/V |无根据
2 |纳特|纳特|大街|南|南
3 | 210030947 | 2021-05-16 | 23:16:00 |法尔茅斯街|安检|服务
4 | | NaT | NaT | NaN | NaN |渲染
5 | 210030946 | 2021-05-16 | 22:55:00 |松路|安检|服务
``

列表中的第一列向前填充缺少的值，然后按它们分组并使用删除缺少的值聚合联接：

cols = ['incident_no','date_reported','time_reported']

df[cols] = df[cols].ffill()

df = df.groupby(cols).agg(lambda x: ' '.join(x.dropna())).reset_index()