如何从单个数据框中的同名列中填充“nan”值？答案

【问题标题】：How to fill `nan` values from columns of same name within a single dataframe?如何从单个数据框中的同名列中填充“nan”值？
【发布时间】：2021-06-16 01:15:30
【问题描述】：

所以我有如下所示的数据框（我想是连接错误的结果）：

Index	col_a	col_b	col_a	col_b	col_a	col_b
First	1	62	NaN	NaN	NaN	NaN
Second	NaN	NaN	36	52	NaN	NaN
Third	NaN	NaN	NaN	NaN	25	26

我想压缩它，使相同的列名对齐，每个列只有一列，如下所示：

Index	col_a	col_b
First	1	62
Second	36	52
Third	25	26

保证对于我使用一对notna() 检查检查的每一行和列组合只有一个非 nan 值。事实上有大量的列和大量的索引。我刚刚发布了一个用于简单问题重现的示例数据框。我尝试查看squeeze()，现在尝试通过拆分和连接来组合它们，但远非理想的解决方案

【问题讨论】：

具有多个同名列的数据框？修复错误的合并并从源头解决。
如果可以的话，我会这样做，但这是我从某些人那里获取数据的方式，我无法控制他们如何导出数据。是的，这很可能是我在开头提到的错误合并/加入的结果

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

由于最多保证一个非NaN 值，因此沿列轴使用groupby + first。

df.groupby(df.columns, axis=1).first()

    Index  col_a  col_b
0   First    1.0   62.0
1  Second   36.0   52.0
2   Third   25.0   26.0

【讨论】：

【解决方案2】：

尝试通过Transpose(T)属性、dropna()和apply()方法：

df=df.T.apply(sorted,key=pd.isnull).dropna().T

df的输出：

    Index   col_a   col_b
0   First   1.0     62.0
1   Second  36.0    52.0
2   Third   25.0    26.0

【讨论】：