使用pandas合并DataFrame中两个同名Col_1列为单列的实现方法

你可以通过按位置取重名列+combine_first非空值填充的方式实现需求，完整代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 第一步：如果你的空值是空字符串，先替换为NaN方便合并处理，如果本身是NaN可跳过这步
df = df.replace('', np.nan)

# 第二步：按位置取两个重名Col_1列，用第二个列的非空值补全第一个列的空值
df['Col_1'] = df.iloc[:, 0].combine_first(df.iloc[:, 2])

# 第三步：删除原始两个重复Col_1列，调整列顺序为你需要的格式
df = df.drop(df.columns[[0, 2]], axis=1)[['Col_1', 'Col_2', 'Col3']]

# 可选：如果需要把空值还原为空字符串，执行这步
df = df.fillna('')

原有写法错误原因 #

• 第一种写法：df.columns[0]返回的是字符串Col_1，不是DataFrame对象，pd.merge是用于拼接两个数据集的API，不支持单列合并操作，逻辑完全不匹配。
• 第二种写法：直接对两个Col_1列做字符串拼接，会把两列取值直接相加，而非取非空值合并，得到的结果会是类似nanA4这类不符合预期的内容。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者disukumo