Python 连接重复的行

假设我有这样一个数据帧：

                Date    Issuer Ticker  Duplicate Value
0  05/14/20 00:00:00  BARCLAYS     SQ          0   NaN
1  05/11/20 00:00:00  BARCLAYS     SQ          0     1
2  05/11/20 00:00:00     ARGUS    TTD          0   NaN
3  05/11/20 00:00:00     ARGUS    TTD          0     1
4  05/11/20 00:00:00  BARCLAYS     SQ          0   NaN

我想给“Duplicate”一个值“1”，只要在同一天发生两次事件，比如：05/11/20 BARCLAYS SQ（发生两次），并将两行连接起来，这样如果“value”存在，它就会覆盖另一行中的NaN

我会非常感谢一些帮助我的人

谢谢

编辑： 加入后的预期输出：

                Date    Issuer Ticker  Duplicate Value
0  05/14/20 00:00:00  BARCLAYS     SQ          0   NaN
1  05/11/20 00:00:00  BARCLAYS     SQ          0     1
3  05/11/20 00:00:00     ARGUS    TTD          0     1

---

如果需要删除缺少值的行（仅针对3列名称的重复行），请使用：

mask1 = df.duplicated(['Date','Issuer','Ticker'], keep=False)
mask2 = df['Value'].notna()

df = df[~mask1 | mask2]
print (df)
                Date    Issuer Ticker  Duplicate  Value
0  05/14/20 00:00:00  BARCLAYS     SQ          0    NaN
1  05/11/20 00:00:00  BARCLAYS     SQ          0    1.0
3  05/11/20 00:00:00     ARGUS    TTD          0    1.0

---

如果需要删除缺少值的行（仅针对3列名称的重复行），请使用：

mask1 = df.duplicated(['Date','Issuer','Ticker'], keep=False)
mask2 = df['Value'].notna()

df = df[~mask1 | mask2]
print (df)
                Date    Issuer Ticker  Duplicate  Value
0  05/14/20 00:00:00  BARCLAYS     SQ          0    NaN
1  05/11/20 00:00:00  BARCLAYS     SQ          0    1.0
3  05/11/20 00:00:00     ARGUS    TTD          0    1.0

---

你能预测产量吗？如果值为

NaN，1，NaN，NaN，NaN

，则执行的输出是什么？您可以指定预期的输出吗？如果值为

NaN，1，NaN，NaN，NaN

，执行的输出是什么？我认为op希望将具有相同

Date

和

Ticker

的行连接起来，然后将

复制的

值更新为1@komatiraju032-谢谢，我检查了问题，然后编辑了答案。嗨，非常感谢你的帮助，有没有办法将重复=1的2个SQ和2个TTD连接起来并保留现有的值？@jezrael hi yes请查看我在原始帖子上的编辑，我在加入后添加了预期的输出，基本上是合并行，如果其中一行中缺少任何值，但另一行中存在任何值，则将其合并（对每列执行OR操作），这很好，但当我尝试向mask2添加另一列时，如下图所示：

mask2=df['Value1'，'Value2'].notna（）

那么，当我试图将~mask1，mask2设置为df时，我遇到了一个错误，有没有办法做同样的事情并加入更多列作为值？我想op希望加入具有相同

日期和
股票代码的行，然后将
重复的
值更新为1@komatiraju032-谢谢，我检查了问题，然后编辑了答案。您好，非常感谢您的帮助，有没有办法将重复=1的2个SQ和2个TTD连接起来并保留现有的值？@jezrael您好，请检查我在原始帖子上的编辑，我在加入后添加了预期的输出，基本上是合并行，如果其中一行中缺少任何值，但另一行中存在任何值，则将其合并（对每列执行OR操作），这很好，但当我尝试向mask2添加另一列时，如下图所示：
mask2=df['Value1'，'Value2'].notna（）
当我试图将~mask1，mask2设置为df时，我遇到了一个错误，有没有办法做同样的事情并加入更多列作为值？