如何按Pos列条件合并SMN后接B-PER的两个连续行

需求规则说明 #

• 定位Pos列值为SMN的行，检查其下紧邻行的Pos列值
• 若下一行值为B-PER，则合并这两行；若下一行不是B-PER，则不执行合并

原始数据样例 #

预期处理结果 #

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方案1：Excel 操作实现 #

• 新增辅助列合并标记，假设Pos列为A列、数据从第2行开始，在辅助列第2行输入公式：=IF(AND(A2="SMN",A3="B-PER"),1,IF(AND(A2="B-PER",A1="SMN"),2,0))
• 将公式下拉填充至所有数据行
• 筛选合并标记=1的行，在需要合并的内容列（比如文本内容列C）输入公式=C2&" "&C3，按Ctrl+Enter批量填充
• 筛选合并标记=2的行，右键删除整行后取消筛选，清空辅助列即可得到结果

方案2：Python Pandas 代码实现 #

import pandas as pd

# 读取数据，可根据实际文件格式替换为read_csv等方法
df = pd.read_excel("你的原始数据文件路径.xlsx")

# 生成上下行Pos偏移列，用于匹配合并条件
df["next_pos"] = df["Pos"].shift(-1)
df["prev_pos"] = df["Pos"].shift(1)

# 过滤掉需要被合并的、紧跟在SMN后的B-PER行
result_df = df[~((df["Pos"] == "B-PER") & (df["prev_pos"] == "SMN"))].copy()

# 匹配需要合并的SMN行，合并对应内容列（示例中内容列名为Content，自行替换为实际列名）
merge_condition = (result_df["Pos"] == "SMN") & (result_df["next_pos"] == "B-PER")
b_per_contents = df[df["Pos"] == "B-PER"]["Content"].values
result_df.loc[merge_condition, "Content"] = result_df.loc[merge_condition, "Content"] + " " + b_per_contents

# 清理临时辅助列
result_df = result_df.drop(columns=["next_pos", "prev_pos"])

# 导出结果
result_df.to_excel("合并后结果.xlsx", index=False)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bilal