如何使用python组合df行？

我正在尝试连接包含字符串的数据帧的行。我想检查该行是否包含

NaN

，如果是，则从该行中删除

NaN

，并将其余部分与该行上方的一个连接起来。最后删除包含NaN的行

以下是我的示例数据：

df=[["d","t","u","y","e"],["d",np.nan,np.nan,np.nan,"o"],["y","p","p","w","r"]]
df=pd.DataFrame(df)
print(df)
0    1    2    3  4
d   t    u    y   e
d  NaN  NaN  NaN  o
y    p    p    w  r

我希望输出与下面的一样

   0    1    2    3   4
   dd   t    u    y  eo   
   y    p    p    w   r

这是我的审判，但没有运气

for i in range(len(df)):
for j in range(len(df.iloc[1,])):
    if(pd.isnull(df.iloc[i,j])==True):
        df.concat(df.iloc[i,j],df.iloc[i-1,j])
        df.dropna(df.iloc[:,i])

---

我是Python新手，有人能帮我吗。

的想法是为分组创建助手

系列

因此，首先使用为至少有一个
NaN
s的所有行创建掩码，使用构造函数创建
Series
，将不匹配的值替换为
NaN
s，并使用
limit=1为上述相同组的缺失值回填，以便仅替换上面的一行

最后将所有缺少的值替换为空值，分组并聚合
连接
：

m = df.isna().any(axis=1)
s = pd.Series(np.arange(len(m)), index=df.index)
g = s.where(m).bfill(limit=1).fillna(s)

df = df.fillna('').groupby(g).agg(''.join).reset_index(drop=True)
print (df)
    0  1  2  3   4
0  dd  t  u  y  eo
1   y  p  p  w   r

非常感谢您的及时帮助。这个很好用。我花了几个小时才弄明白。