Python Pandas处理Excel表格：日期列上移匹配描述行问题

我是Python新手，用Pandas处理Excel表格时碰到个问题：
已经完成这些操作：去除日期行重复值，拆分出仅含日期的DataFrame和仅含描述的DataFrame，删除最后一行。
现在需要把A列的日期上移到对应描述行的B列，但存在某行（黄色标记行）下方无对应日期的情况，要实现目标效果。

解决方案 #

结合你的现有代码，我们可以通过日期填充+过滤的方式实现需求，具体代码如下：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 读取Excel数据（你的原有代码）
df_cdms_labour = pd.read_excel(test_cdms,
                               header=None,
                               names=['start_date', 'end_date', 'price','percent',
                                      'comment','rate',  'rate_comment','number_1','markup','markup_number'])

# 删除最后一行（你的原有代码）
df_cdms_labour.drop(df_cdms_labour.tail().index, inplace=True)

# 1. 标记哪些行是日期行
df_cdms_labour['is_date_row'] = df_cdms_labour['start_date'].apply(lambda x: isinstance(x, datetime))

# 2. 填充日期：将日期行的日期值向下传递给后续的描述行，直到下一个日期行出现
df_cdms_labour['target_date'] = df_cdms_labour['start_date'].where(df_cdms_labour['is_date_row']).ffill()

# 3. 过滤掉原本的日期行，只保留描述行，同时重置索引
df_final = df_cdms_labour[~df_cdms_labour['is_date_row']].reset_index(drop=True)

# 4. 将填充好的日期放到B列（对应你的end_date列）
df_final['end_date'] = df_final['target_date']

# 查看处理后的结果
print(df_final)

代码说明 #

• is_date_row列：用来区分日期行和描述行，方便后续处理；
• where+ffill()：只保留日期行的start_date值，其他行设为NaN，再用ffill()（向前填充）把最近的日期值传递给下面的所有描述行，包括那行没有后续日期的黄色标记行；
• 最后过滤掉日期行，得到的就是每个描述行都匹配好对应日期的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者BrunoA