在单一数据框架中合并重复数据

Question

我在用熊猫图书馆

我有一个大型数据库，其中有数百个数据部分重复（一列或两列相同，但其中一列包含附加信息）。 我希望合并重复的实例，同时保留包含最多信息的行。我只能找出如何合并两个数据库，而不是单个数据库中的数据。你知道吗

示例：

Col 1: Name, Col 2: Age, Col 3: Other, Col 4: Other, Col 5: Other

Row1   Aaron Miser, 32, Plumber, 4 Children, NaN
Row2   Aaron Miser, 32, NaN, NaN, NaN        
Row3   Aaron Miser, 32, NaN, NaN, NaN, likes football  

我需要识别第1列的重复项（在本例中是Aaron Miser），然后合并重复实例，这样合并的行现在就有了最多可用于重复实例的数据。因此只有一个保留行，它现在显示所有可用信息：

亚伦·米瑟，32岁，水管工，4个孩子，喜欢足球

Answer 1

这应该做到：

df.groupby('Name').apply(lambda series: series.fillna(method='ffill').fillna(method='bfill'))

如果要删除重复项并重置索引，请在其后添加.drop_duplicates().reset_index(drop=True)。你知道吗

注意：这假设Name列提供了唯一的键，并且没有包含冲突信息的行。你知道吗