Python 如何基于列比较填充缺少的值

我想将第2列中缺少的值填入相应的第1列

import pandas as pd
data={"col1":["A","B","C","A","B","C","A","B","A"], "col2":["{hey1}"," ","{hello2}","{hey2}","{he1}","{hello3}","set()","set()","{hey1}"]}
df=pd.DataFrame(data=data)

它应该包含一些规则，如下所示： 例如，如果A出现了四次，四次中有一次，它有三次对应的col2值，第四次缺失， 因此，缺少的值应该是这三个值的组合。与本例类似，3个值为hey1、hey2、hey1。第四次失踪 应该包含hey2，hey1。 Set（）是垃圾值，我不想要那个值。所以，在处理列比较之前，我想删除它。 期望输出：

col1 col2
A     hey1
B    he1
C    hello2
A    hey2
B    he1
C     hello3
A    hey1,hey2
B    he1
A    hey1

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谢谢你的解决方案。当我在实时示例Updated上应用相同的代码时，我在第new\u val=new\u col2[I-1]行上得到错误“列表索引超出范围”。现在，若第一个元素是空字符串，则将其保留为空。我对问题进行了编辑，但做了一些小改动，得到的是set（）值，它是一个垃圾值。我想把它去掉。当上面的解决方案找到set（）时，它抛出错误

set（）对象没有属性条

。你能帮忙吗？

data = {"col1": ["A", "B", "C", "A", "B", "C", "A", "B", "A"],
        "col2": ["", " ", "hello2", "hey2", "he1", "hello3", " ", "", ""]}
col1 = data["col1"]
col2 = data["col2"]

d = collections.defaultdict(list)
new_col2 = []
for i, tup in enumerate(list(zip(col1, col2))):
    key, value = tup
    if not value.strip():
        new_val = ", ".join(d[key])
        if not new_val:
            if len(new_col2) >= 1:
                new_val = new_col2[i - 1]
            else:
                new_val = ""

        new_col2.append(new_val)
    else:
        d[key].append(value)
        new_col2.append(value)