如何合并Pandas DataFrame中A、B列为空的相邻行至前一行？

这个需求的核心是给每个空行匹配到最近的、A/B列都非空的"基准行"，然后将空行的C列内容合并到对应基准行的C列里。不管是单个空行、多个连续空行，还是基准行连续出现的场景，都可以通过动态生成分组键的方式完美解决，具体步骤如下：

步骤1：标记基准行 #

首先我们需要识别出所有A和B列都不为空的行，这些行就是后续空行要合并的目标：

import pandas as pd

# 构造你更新后的测试数据
data = {
    'A': ['white', '', 'white', '', '', 'white', 'white'],
    'B': ['one', '', 'one', '', '', 'one', 'one'],
    'C': ['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 标记基准行（如果你的空值是NaN，就把 != '' 换成 notna()）
is_benchmark = (df['A'] != '') & (df['B'] != '')

步骤2：生成动态分组键 #

通过对基准行标记做累加，我们可以给每个基准行和它后续的所有空行分配同一个分组ID：

# cumsum()会在基准行的位置累加1，减1是为了让分组ID从0开始
group_key = is_benchmark.cumsum() - 1

比如你的测试数据里，group_key会是[0,0,1,1,1,2,3]，完美对应了每个行所属的目标组。

步骤3：分组聚合得到结果 #

最后对每个分组进行聚合：A和B列取组内第一个非空值（因为每个组里只有第一个行是基准行，后面都是空行），C列把所有值用空格连接起来：

result = df.groupby(group_key).agg(
    # 取组内第一个非空的A/B值
    A=('A', lambda x: x[x != ''].iloc[0]),
    B=('B', lambda x: x[x != ''].iloc[0]),
    # 连接C列的所有内容
    C=('C', ' '.join)
).reset_index(drop=True)

print(result)

运行后得到的结果完全符合你的期望：

为什么之前的方法不行？ #

你之前用的df.groupby(np.arange(len(df))//2).sum()是固定每两行一组，属于静态分组，没法适配空行数量不固定的场景。而我们的方法是动态根据基准行的位置生成分组，不管空行是1个、多个还是没有，都能准确匹配到对应的前置基准行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Submi