Python 基于相邻行单元格值合并行

我的df有时（并非总是）有空单元格的行，除了一行：

 |    A  |      B|    C|
0|  white|    one|    1|
1|       |       |    2|
2|  blue |    two|    3|
3|       |       |    4|
4|       |       |    5|
5|  black|  three|    6|
6|  brown|   four|    7|

我想要完成的是将列“A”和“B”为空的行与前一行合并。输出应如下所示：

 |    A  |      B|     C|
0|  white|    one|   1 2|
2|  blue |    two| 3 4 5|
5|  black|  three|     6|
6|  brown|   four|     7|

可能的组合有：

• 没有包含空单元格的相邻行（第5、6行）
• 一个相邻的空单元格行（第0、1行）
• 多个相邻行，其中有空单元格（第2-4行）

当这是一个简单的例子，当每一行都有空单元格时，我可以用如下方式来管理它：

df.groupby(np.arange(len(df))//2).sum()

 |      A|    B|    C
0|  white|  one|  1 2
2|  white|  one|3 4 5
5|  white|  one|    6
6|  white|  one|    7

但我无法找出其他/组合的情况

谢谢你的帮助

更新：

正如在尝试提供的解决方案后得出的结论，df也有类似的情况：

 |      A|    B|    C
0|  white|  one|    1
1|       |     |    2
2|  white|  one|    3
3|       |     |    4
4|       |     |    5
5|  white|  one|    6
6|  white|  one|    7

根据提供的这些数据，解决方案得出以下结果：

 |      A|    B|       C
0|       |     |   2 4 5
1|  white|  one| 1 3 6 7

虽然预期应该是这样的：

df.groupby(np.arange(len(df))//2).sum()

 |      A|    B|    C
0|  white|  one|  1 2
2|  white|  one|3 4 5
5|  white|  one|    6
6|  white|  one|    7

使用类似于：

df.groupby(df.A.ffill()).agg({'B':'first','C':lambda x: ','.join(map(str,x))}).reset_index()

甚至更好（感谢@piRSquared）：

---

如果要将订单保留为原始df，请尝试：

m=df.groupby(df.A.ffill()).agg({'B':'first','C':lambda x: ','.join(map(str,x))}).\
                                                reindex(df.A.dropna().unique())
m=m.reset_index()
print(m)

---

注意执行此操作之前，请将空格替换为

np.nan

编辑：

根据您的更新，您可以执行以下操作：

df=df.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True) #to replace whitespaces to NaN(optional)
new_df=(df.astype({'C': str}).groupby(df['A'].notnull().cumsum())
      .agg({'A':'first','B':'first','C':' '.join}).reset_index(drop=True))
print(new_df)

---

---

ffill

真是个好主意

df.astype（{'C'：str}）.ffill（）.groupby（['A'，'B']）.C.apply（''.join）.reset_index（）

@piRSquared谢谢先生。）将在一点时间内更新这个优雅的。我有相当广泛的df，但无论如何都有问题，因为这些解决方案不太有效。可能是我的数据集中缺少了什么（我已经发现那些“空”行之间有重复项。当然，这里没有抱怨。我看到我在数据集上得到了部分结果。它似乎在向“空”行添加信息（我想反之亦然），并删除重复项（我假设GroupBy）@anky_91，正如您所说，它正在处理发布的数据帧。问题是，我没有预料到我的数据集中会出现类似于blow的情况：一个B C 0白色1 1 1 2白色1 3 4 4 5 5白色1 6白色1 7，它给出了我这样的输出：A B C 0 2 4 5 1白色1 3 6 7抱歉，我不确定如何在注释中编辑表格。

         A      B      C
0    white    one    1 2
1    white    one  3 4 5
2    white    one      6
3    white    one      7