如何在Python中合并Pandas DataFrame中相同id的行？

输入DataFrame #

期望结果 #

解决方案 #

你可以使用groupby结合first()方法实现，该方法会为每个分组的每一列取第一个非空值，完全匹配你的需求：

1. 先构造示例DataFrame（假设空值对应Pandas中的NaN）：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'id': ['one', 'one', 'two', 'three'],
    'test1': [10, np.nan, np.nan, 10],
    'test2': [np.nan, 30, 3, 5]
})

2. 执行合并操作：

merged_df = df.groupby('id', as_index=False).first()

说明 #

• groupby('id')：按照id列对DataFrame分组
• as_index=False：保留id作为普通列，而非索引
• first()：对每个分组的每一列，跳过空值取第一个有效数据

如果同一分组的同一列存在多个非空值，可根据业务需求替换first()为其他聚合函数，比如sum()求和、max()取最大值等。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user12217822