通过迭代组合 pandas DataFrame 中的行

【问题标题】：Combining rows in pandas DataFrame by iterating通过迭代组合 pandas DataFrame 中的行
【发布时间】：2018-03-23 12:39:15
【问题描述】：

如何从以下 DataFrame 中获得预期的结果

 df
            col_1             col_2    col_3
     0  Non-Saved    www.google.com   20,567
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预期结果：

            col_1              col_2    col_3
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通过合并 col_1 和 col_3 中的空字符串，从 5 行变为 2 行。此外，将 col_2 中的值连接到一个单元格中。谁能帮我用一个用户定义的函数来做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python pandas loops dataframe

【解决方案1】：

我们试试吧：

df = df.apply(lambda x: x.str.strip()).replace('',np.nan)

df.groupby(df.col_1.ffill())\
  .agg({'col_2': lambda x: ' '.join(x) ,'col_3':'first'})\
  .reset_index()

输出：

       col_1                                             col_2   col_3
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【讨论】：

df = df.apply(lambda x: x.str.strip()).replace('',np.nan) 给出错误：AttributeError: ('Can only use .str accessor with string values, which use np.object_ dtype in pandas', u'occurred at index NumberOfRequests')
是的，但是看到这个SO Post
你可以试试'\n'.join(x)
col_1 object col_2 object col_3 int64 dtype: object
我这里有一点棘手的情况 -> Combine_rows...。你介意看一次吗。同时我也在努力。