Python 3.x 使用带条件NaN的pandas库在dataframe上添加列

目前正在研究python，新手正在研究。我有一个由两列id和父id组成的数据框

id   | parent
1    | A
2    | B
3    | C
4    | A
5    | A
6    | C
A    | NaN
B    | NaN
C    | NaN

预期输出如下表所示：

id   | parent | child
1    | A      | NaN
2    | B      | NaN
3    | C      | NaN
4    | A      | NaN
5    | A      | NaN
6    | C      | NaN
A    | NaN    | 1 ; 4 ; 5
B    | NaN    | 2 
C    | NaN    | 3 ; 6

---

我尝试在它上面使用fillna（）函数，但没有得到预期的结果。

我认为应该在它上面使用groupby和merge函数

print(df1)

  id parent
0  1      A
1  2      B
2  3      C
3  4      A
4  5      A
5  6      C
6  A    NaN
7  B    NaN
8  C    NaN

然后搜索他们的孩子：

df2 = df1.groupby('parent').agg({'id': lambda x: x.tolist()}).reset_index()
print(df2)

  parent      child
0      A  [1, 4, 5]
1      B        [2]
2      C     [3, 6]

最后合并它们：

df2.columns = ['id', 'child']
df3 = pd.merge(df1,df2,on='id',how='left')
print(df3)
  id parent      child
0  1      A        NaN
1  2      B        NaN
2  3      C        NaN
3  4      A        NaN
4  5      A        NaN
5  6      C        NaN
6  A    NaN  [1, 4, 5]
7  B    NaN        [2]
8  C    NaN     [3, 6]