Python 先组合后组合'；t似乎对数据帧有任何影响

我有一个包含多行的表，它应该按第一列中的数字分组。在其他列中，有一些数据需要合并到一行中

我尝试了第一个函数，但不明白为什么它不起作用

我试图做到这一点：

df6=pd.DataFrame({'JobNumber':[647,817,915], 'Column6':['KT35','KT35','KT35'],'Column7':[1, 4, 1],
                 'Column8':[1.5, 1.7 ,1], 'Column9':[0,1,2.03]})

由此：

df=pd.DataFrame({'JobNumber':[647,647,817,817,817, 915,915,915],'Column6':['KT35','KT35','KT35','KT35','KT35','KT35','KT35','KT35'],
                 'Column7':[0, 1, 0, 0 , 4, 1, 0, 0],'Column8':[1.5, 0 ,0 ,1.7,0,0,0,1], 'Column9':[0,0,1,0,0,0,2.03,0]})

换句话说，我试图为每个JobNumber创建一行，所有数据都在一行中

我想出了这个密码：

df2 = pd.read_excel(file.xlsx)
df2.columns=['JobNumber','Column6','Column7','Column8','Column9']

df3 = df2.loc[[0],:]
for i in range(len(df2.JobNumber)):
  JobNum = df2.iloc[i, 0]
  if df2.iloc[i,0] == df2.iloc[i-1, 0]:
      df3.loc[df3.JobNumber == JobNum,:] = df3.loc[df3.JobNumber == JobNum,:].combine_first(df2.iloc[[i],:])
  else:
      df3.append(df2.iloc[i,:])

但第一行似乎不起作用。df3.append（**）也不起作用

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我不明白我的代码出了什么问题：/它没有显示任何错误，只是看起来我的循环对df3没有影响，因为当我打印出来时，它只有一行，我之前分配给它的那一行，我不确定这一点的程度，但是如果它在这两列之间交替出现，如所提供的示例中所示，下面的代码应该可以工作

df['col8'] = df['col8'].shift()
df = df.dropna(subset=['col8'])

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我不确定这一点的范围，但如果它在这两个列之间交替出现，如所提供的示例中所示，下面的代码应该可以工作

df['col8'] = df['col8'].shift()
df = df.dropna(subset=['col8'])

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我会用

NaN

df.replace('', np.nan)

我将同时使用

.ffill（）

和

bfill（）

然后放下

.duplicates（）

请参阅下面的模拟数据和解决方案。我所做的就是将上述方法链接在一起

数据

    df=pd.DataFrame({'Column5':[647,647,817,817],'Column6':['KT35','KT35','KT35','KT35'],'Column7':['',1,'',1],'Column8':[1.5,'',2,''], 'Column9':['','','','']})
print(df)


    Column5 Column6 Column7 Column8 Column9
0      647    KT35             1.5        
1      647    KT35       1                
2      817    KT35               2        
3      817    KT35       1     

df=df.replace('', np.nan).ffill().bfill().drop_duplicates(keep='first')
print(df)


   Column5 Column6  Column7  Column8  Column9
0      647    KT35      1.0      1.5      NaN
2      817    KT35      1.0      2.0      NaN

---

我会用

NaN

df.replace('', np.nan)

我将同时使用

.ffill（）

和

bfill（）

然后放下

.duplicates（）

请参阅下面的模拟数据和解决方案。我所做的就是将上述方法链接在一起

数据

    df=pd.DataFrame({'Column5':[647,647,817,817],'Column6':['KT35','KT35','KT35','KT35'],'Column7':['',1,'',1],'Column8':[1.5,'',2,''], 'Column9':['','','','']})
print(df)


    Column5 Column6 Column7 Column8 Column9
0      647    KT35             1.5        
1      647    KT35       1                
2      817    KT35               2        
3      817    KT35       1     

df=df.replace('', np.nan).ffill().bfill().drop_duplicates(keep='first')
print(df)


   Column5 Column6  Column7  Column8  Column9
0      647    KT35      1.0      1.5      NaN
2      817    KT35      1.0      2.0      NaN

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欢迎来到stack。为了更快地获得帮助，请以非图像格式提供示例数据和所需输出。试着用语言简洁地解释你真正想要什么。您的代码可能很好，但人们不阅读代码，部分原因是他们可能有不同的代码编写风格，部分原因是错误通常出现在寻求帮助的人的代码中。@wwnde您好，我添加了一个源文件示例，并对文章进行了编辑，使其更为明确。我还应该补充什么？这两种解决方案是否回答了您的问题？欢迎使用stack。为了更快地获得帮助，请以非图像格式提供示例数据和所需输出。试着用语言简洁地解释你真正想要什么。您的代码可能很好，但人们不阅读代码，部分原因是他们可能有不同的代码编写风格，部分原因是错误通常出现在寻求帮助的人的代码中。@wwnde您好，我添加了一个源文件示例，并对文章进行了编辑，使其更为明确。我还应该补充什么？这两种解决方案是否回答了您的问题？