Python 在数据帧中将两个公用行的值分组为一个

我有一个数据帧，它有这样的值

ID Name Age Value1 Value2
1  Arya      10     
1  Arya              20
2  Sansa     67      
2  Sansa             56

 ID Name Age Value1 Value2
 1  Arya      10     20
 2  Sansa     67     56

我想要这样的输出

ID Name Age Value1 Value2
1  Arya      10     
1  Arya              20
2  Sansa     67      
2  Sansa             56

 ID Name Age Value1 Value2
 1  Arya      10     20
 2  Sansa     67     56

我知道我们可以使用groupby对它们进行分组，但“年龄”列为空，因此我无法获得所需的结果。 请建议

如果每组和每列只有一个值，我认为需要将空值替换为

NaN

s：

cols = ['Value1','Value2']

df[cols] = df[cols].replace('', np.nan)
df = df.groupby(['ID','Name','Age'])[cols].first()

---

如果您的df对于每个

ID

始终有2个值，您可以先对行进行排序，然后填充

Value1

和

Value2

，然后删除重复项：

df = df.sort_values(['ID', 'Value1'], ascending=[True, False])
df[['Value1', 'Value2']] = df[['Value1', 'Value2']].replace('', np.NaN)
df['Value1'] = df['Value1'].ffill()
df['Value2'] = df['Value2'].bfill()
df = df.drop_duplicates(subset=['ID'])

输出：

   ID   Name Age Value1 Value2
1   1   Arya         10     20
3   2  Sansa         67     56

---

每个组是否可能有多个值，如

2 Sansa 67

更改为

1 Arya 67

？请小心，组之间的一些值可能被错误地替换为FFILTRUE，但如果每个ID始终有2个值，则排序应该有效是，如果数据的模式与示例中的模式完全相同，则它会起作用。@jezrael是的，您是对的……模式更改会在数据中产生问题。@jezrael但您的解决方案不考虑产生问题的空列。