如何合并Python DataFrame中的对角日期数据？

AI 小北

2026-8-12

问题描述

我是Python新手，若表述不清或暂未提供部分解决方案，敬请谅解。
我有如下DataFrame：包含Key、若干日期（分布在不同行），以及其他多列（同一Key对应的值相同）。

Key	Date 1	Date 2	Date 3	Column X	Column Y
Key 1	2022-01-01			X11111111	Y11111111
Key 1		2022-01-02		X11111111	Y11111111
Key 1			2022-01-03	X11111111	Y11111111
Key 2	2022-12-01			X22222222	Y22222222
Key 2		2022-12-02		X22222222	Y22222222
Key 2			2022-12-03	X22222222	Y22222222

我希望将其聚合为如下形式：日期列补全对应值，其他列保持不变。

Key	Date 1	Date 2	Date 3	Column X	Column Y
Key 1	2022-01-01	2022-01-02	2022-01-03	X11111111	Y11111111
Key 2	2022-12-01	2022-12-02	2022-12-03	X22222222	Y22222222

请问最高效的实现方法是什么？我尝试过常规的pivot和聚合操作，但未得到预期结果。

高效解决方案

直接使用groupby结合first()（或max()/min()）就能完成需求，适配你的数据特征：

同一Key下，每个日期列仅存在一个非空值，聚合时会提取到该唯一有效日期
其他列的数值在同一Key下完全重复，聚合后会保留该值

代码示例

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {
    'Key': ['Key 1', 'Key 1', 'Key 1', 'Key 2', 'Key 2', 'Key 2'],
    'Date 1': ['2022-01-01', '', '', '2022-12-01', '', ''],
    'Date 2': ['', '2022-01-02', '', '', '2022-12-02', ''],
    'Date 3': ['', '', '2022-01-03', '', '', '2022-12-03'],
    'Column X': ['X11111111']*3 + ['X22222222']*3,
    'Column Y': ['Y11111111']*3 + ['Y22222222']*3
}

df = pd.DataFrame(data)
# 将空字符串转为pandas缺失值，确保聚合函数正确识别
df = df.replace('', pd.NA)

# 按Key分组聚合，保留原列结构
result = df.groupby('Key', as_index=False).first()

print(result)