如何合并DataFrame中同名'mobilephone'列，填充空值并保留单列？

针对你有两列均名为mobilephone的DataFrame，且每行至少有一列存在手机号的情况，可以用以下方法合并为一列：

步骤1：构造示例数据（仅用于复现场景，实际可跳过） #

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'mobilephone': ['999000111', '999000222', np.nan, '999000444'],
    'mobilephone': ['999000111', np.nan, '999000333', '999000444']
}
df = pd.DataFrame(data)

步骤2：合并并填充空值 #

有两种简洁的实现方式：

方式一：使用combine_first（推荐，逻辑清晰）

利用combine_first方法，用第二列的非空值填充第一列的空值，最终保留合并后的单列：

# 提取两列同名列，用第二列填充第一列空值后保留单列
df['mobilephone'] = df['mobilephone'].iloc[:, 0].combine_first(df['mobilephone'].iloc[:, 1])

方式二：使用fillna按行填充

通过fillna的bfill（向后填充）方法，按行将第一列的空值替换为第二列的对应值，再取第一列作为结果：

df['mobilephone'] = df['mobilephone'].fillna(axis=1, method='bfill').iloc[:, 0]

验证结果 #

执行上述代码后，打印DataFrame会得到合并后的结果：

mobilephone
0    999000111
1    999000222
2    999000333
3    999000444

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Clive Ulyate