根据时间戳将行合并到熊猫中的单行

【问题标题】：merging rows to a single row in pandas based on timestamp根据时间戳将行合并到熊猫中的单行
【发布时间】：2020-03-16 12:11:36
【问题描述】：

我有一个看起来像的熊猫数据框

Time       C1    C2
08:00:20   5     nan
08:00:40   nan   6
08:05:12   10    nan
08:05:32   nan   14

我想将时间上密切相关的行合并为一行，并从我的数据框中删除空值，就像这样

Time    C1    C2
08:00   5     6
08:05   10    14

有人可以帮助我如何合并行以获得这样的输出

【问题讨论】：

你有没有尝试过，做过什么研究？

标签： python pandas dataframe null

【解决方案1】：

如果Time 是字符串，则使用前5 个值进行索引并传递给GroupBy.first：

df1 = df.groupby(df.pop('Time').str[:5]).first().reset_index()
print (df1)
    Time    C1    C2
0  08:00   5.0   6.0
1  08:05  10.0  14.0

如果datetime 在列中使用Series.dt.strftime：

df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'])
df1 = df.groupby(df.pop('Time').dt.strftime('%H:%M')).first().reset_index()
print (df1)
    Time    C1    C2
0  08:00   5.0   6.0
1  08:05  10.0  14.0

【讨论】：

【解决方案2】：

使用bfill 和drop_duplicates：

df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time']).dt.strftime('%H:%M')
df[['C1', 'C2']] = df.groupby('Time').bfill()
df.drop_duplicates('Time')

    Time    C1    C2
0  08:00   5.0   6.0
2  08:05  10.0  14.0

【讨论】：