Python 只保留2级多索引数据帧的一列值，而忽略NaN'；s

我有一个如下所示的数据帧：

        |     col1    |     col2     |     col3     |     col4     |
--------------------------------------------------------------------
type    |             |cat1|cat2|cat3|cat1|cat2|cat3|cat1|cat2|cat3|
--------------------------------------------------------------------
0       |ID1          |1   |NaN |1   |NaN |5   |5   |77  |77  |77  |
--------------------------------------------------------------------
1       |ID2          |4   |4   |NaN |6   |6   |6   |NaN |8   |8   |
--------------------------------------------------------------------
2       |ID3          |11  |11  |11  |9   |9   |NaN |24  |NaN |24  |
--------------------------------------------------------------------

        |     col1    |     col2     |     col3     |     col4     |
--------------------------------------------------------------------
0       |ID1          |       1      |       5      |      77      |
--------------------------------------------------------------------
1       |ID2          |       4      |       6      |      8       |
--------------------------------------------------------------------
2       |ID3          |       11     |       9      |      24      |  
--------------------------------------------------------------------

注:

上面有4列，但其中只有3列有更多的子类别

每个子类别的值应该相同，除非存在NaN（可以在任何地方）

我希望使结束数据帧如下所示：

        |     col1    |     col2     |     col3     |     col4     |
--------------------------------------------------------------------
type    |             |cat1|cat2|cat3|cat1|cat2|cat3|cat1|cat2|cat3|
--------------------------------------------------------------------
0       |ID1          |1   |NaN |1   |NaN |5   |5   |77  |77  |77  |
--------------------------------------------------------------------
1       |ID2          |4   |4   |NaN |6   |6   |6   |NaN |8   |8   |
--------------------------------------------------------------------
2       |ID3          |11  |11  |11  |9   |9   |NaN |24  |NaN |24  |
--------------------------------------------------------------------

        |     col1    |     col2     |     col3     |     col4     |
--------------------------------------------------------------------
0       |ID1          |       1      |       5      |      77      |
--------------------------------------------------------------------
1       |ID2          |       4      |       6      |      8       |
--------------------------------------------------------------------
2       |ID3          |       11     |       9      |      24      |  
--------------------------------------------------------------------

基本上，我想减少额外的级别，只保留类别的值（因为所有值都相同），而不选择NaN

结束数据帧不能有NaN

起初我认为仅仅基于第一个类别进行切片就足够了，但是因为NaN可以在任何地方，所以这不起作用

---

你知道怎么做吗？

专栏

col1

不是一级专栏。它与其他列具有相同的2个级别。它的第二级没有显示任何内容，因为它是空字符串。尝试运行

df.columns

您看到的输出如下

print(df.columns)

Out[637]:
MultiIndex([('col1',     ''),
            ('col2', 'cat1'),
            ('col2', 'cat2'),
            ('col2', 'cat3'),
            ('col3', 'cat1'),
            ('col3', 'cat2'),
            ('col3', 'cat3'),
            ('col4', 'cat1'),
            ('col4', 'cat2'),
            ('col4', 'cat3')],
           )

要获得所需的输出，您需要在列的

level=0

上执行

groupby

（即

axis=1

）并首先调用

df_out = df.groupby(level=0, axis=1).first()

Out[644]:
     col1  col2  col3  col4
type
0     ID1     1   5.0  77.0
1     ID2     4   6.0   8.0
2     ID3    11   9.0  24.0

熊猫有这样打印输出的方法吗？我只是想知道如何读入它，如果熊猫可以这样输出，我可能可以读入它nicely@oppressionslayer老实说，我不确定这是不是真的。我继承了这些数据，所以我只是尝试将其转换为正确的形式，以便将其放到数据库中。最后一列是
col3
或
col4
？也就是说，您在一级有重复的列名
col3
？@AndyL.，谢谢您的帮助。它是
col4
。为清晰起见进行了编辑。