python(pandas)在数据帧内合并，无需for循环

Question

您好，我有以下数据框:

>df1
    code    item01  item02  item03  item04  item05
0   1111    nan nan nan nan 440
1   1111    nan nan nan 650 nan
2   1111    nan nan nan nan nan
3   1111    nan nan nan nan nan
4   1111    32  nan nan nan nan
5   1111    nan nan nan nan nan
6   1111    nan nan nan nan nan
7   1111    nan nan nan nan nan
8   1111    nan nan nan nan nan
9   1111    nan nan nan nan nan
10  1111    nan nan nan nan nan
11  2222    20  nan nan nan nan
12  2222    nan nan nan nan nan
13  2222    nan nan nan 5   nan
14  2222    nan 7   nan nan nan
15  2222    nan nan nan nan nan
16  2222    nan nan nan nan nan

如何在数据帧中使用“code”列进行合并以获得 df2，而无需 for 循环或 iterrows()。

>df2
    code    item01  item02  item03  item04  item05
0   1111    32  130 nan 650 440
1   2222    20  7   nan 5   nan

Answer 1

您可以使用:

如果每组列中最多只有一个非值:

df.groupby('code').first()

如果可能的话多个值 - 更通用的解决方案:

cols = df.columns.difference(['code'])
df = df.groupby('code')[cols]
       .apply(lambda x: x.apply(lambda y: pd.Series(y.dropna().values)))
print (df)
        item01  item02  item03  item04  item05
code                                          
1111 0    32.0     NaN     NaN   650.0   440.0
2222 0    20.0     7.0     NaN     5.0     NaN