如何在pandas DataFrame中合并同索引不同列的字符串

核心逻辑为两步：先按index分组填充name列的空值，再将填充后的name与lst列用空格拼接即可。

具体实现代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 构造测试数据，空白name值统一替换为NaN方便处理
df = pd.DataFrame({
    "index": [0,0,0,1,1],
    "name": ["a", "", "", "", "b"],
    "lst": ["c","d","e","f","g"]
})
# 若你的空值是空白字符串，先执行转换为NaN
df["name"] = df["name"].replace("", np.nan)

# 按index分组，取组内第一个非空的name填充所有行，直接拼接得到combine列
df["combine"] = df.groupby("index")["name"].transform(lambda x: x.dropna().iloc[0]) + " " + df["lst"]

如果确认每个分组的非空name一定在组内首行/末行，也可以把transform里的lambda替换为更高效的'first'/'last'参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ye_c_