Pandas填充缺少的基于相同id的其他行的分类

Question

ids = [1,1,1]
value1 = ['c', np.nan, np.nan]
value2 = [np.nan, 'd', 'a']
value3 = [np.nan, np.nan, np.nan]
value4 = ['these', 'dont', 'matter']

df = pd.DataFrame({'id':ids, 'value1':value1, 'value2':value2, 'value3':value3, 
           'value4':value4})



   id value1 value2  value3  value4
0   1      c    NaN     NaN   these
1   1    NaN      d     NaN    dont
2   1    NaN      a     NaN  matter

我想根据id将这3行合并为一行，如下所示

   id value1 value2  value3
0  1      c      d     NaN

对于这种情况，如果两行在其中一列中有不同的值，则不重要，我将取其中一个值。（假设第一个，如value2的示例）

如果在任何行中都没有列的值，我希望它是np.nan

谢谢

Answer 1

尝试使用以下方法：

df.groupby(‘ids’).first()

如果您希望取最后一个值，可以使用：

df.groupby(‘ids’).last()