如何将Pandas DataFrame两行合并为一行？解决合并后NaN问题

方法1：分组提取非空值 #

如果两行属于同一逻辑组，可添加统一分组键后，用groupby结合first()提取非空值：

import pandas as pd

# 示例初始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, None],
    'B': [None, 2],
    'C': [3, 3]
})

# 添加分组键（所有行归为同一组）
df['group_key'] = 0
# 分组后提取每行非空值，合并为一行
merged_df = df.groupby('group_key').first().reset_index(drop=True)

first()会优先保留每行的非空值，若有重复值则取第一个出现的；若需保留最后一个重复值，替换为last()即可。

方法2：双向填充后取单行 #

针对仅两行的场景，直接用bfill()+ffill()填充空值，再取第一行：

merged_df = df.bfill().ffill().head(1)

bfill()用下一行非空值填充当前行NaN，ffill()用前一行非空值填充，最终两行的有效数据会合并到同一行。

方法3：堆叠转置过滤NaN #

通过stack()过滤NaN，再unstack()转回列结构：

merged_df = df.stack().unstack().reset_index(drop=True)

stack()将列转为多级索引的行，自动剔除NaN；unstack()还原列结构，直接得到无NaN的单行结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者test0101