如何用Python实现Pandas DataFrame连续行合并？附示例

输入DataFrame：

0       1      2    3     4
0  vina    dfaf   5654  gfh   NaN
1  qwe     NaN    NaN   NaN   NaN
2  bina    456    NaN   108   NaN
3  asd     NaN    NaN   NaN   NaN
4  nina    NaN    NaN   678   NaN
5  jkl     NaN    NaN   NaN   NaN
6  tina    NaN    NaN   NaN   768
7  QWE     NaN    NaN   NaN   NaN

需处理得到输出DataFrame：

0         1      2    3     4
0  vinaqwe    dfaf   5654  gfh   NaN
1  binapsd    456    NaN   108   NaN
2  ninajkl    NaN    NaN   678   NaN
3  tinaQWE    NaN    NaN   NaN   768

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造输入DataFrame
df = pd.DataFrame({
    0: ['vina', 'qwe', 'bina', 'asd', 'nina', 'jkl', 'tina', 'QWE'],
    1: ['dfaf', np.nan, 456, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
    2: [5654, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
    3: ['gfh', np.nan, 108, np.nan, 678, np.nan, np.nan, np.nan],
    4: [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 768, np.nan]
})

# 生成每两行一组的分组标识
groups = np.arange(len(df)) // 2

# 分组聚合处理
result = df.groupby(groups).agg({
    0: lambda x: ''.join(x),
    1: lambda x: x.dropna().iloc[0] if not x.dropna().empty else np.nan,
    2: lambda x: x.dropna().iloc[0] if not x.dropna().empty else np.nan,
    3: lambda x: x.dropna().iloc[0] if not x.dropna().empty else np.nan,
    4: lambda x: x.dropna().iloc[0] if not x.dropna().empty else np.nan
}).reset_index(drop=True)

print(result)

• 先构造与需求匹配的输入DataFrame，用np.nan表示缺失值；
• 通过np.arange(len(df)) // 2生成分组标签，将原始数据按每两行分为一组；
• 分组后对列0执行字符串拼接，对其他列取每组中的非空值（若存在），无有效值则保留NaN；
• 最后重置索引，得到目标格式的输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vinay Junghare