如何解决基于单元格的熊猫数据框重建
经过大量测试后，我以这个 df 结束：
Date 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
0 2019-01-02 59.92 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
0 2019-01-02 NaN 197.28 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
0 2019-01-02 NaN NaN 96.59 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
0 2019-01-02 NaN NaN NaN 275.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
0 2019-01-02 NaN NaN NaN NaN 209.94 NaN NaN NaN NaN NaN
0 2019-01-02 NaN NaN NaN NaN NaN 99.83 NaN NaN NaN NaN
0 2019-01-02 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 257.89 NaN NaN NaN
0 2019-01-02 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 215.54 NaN NaN
0 2019-01-02 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 187.06 NaN
0 2019-01-02 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 386.9
将所有这些值放在同一行上的任何技巧都会很好。任何的想法？ 谢谢！！
解决方法
通过 groupby() 和 sum() 尝试：
df=df.groupby('Date').sum()
输出：
Date 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2019-01-02 59.92 197.28 96.59 275.0 209.94 99.83 257.89 215.54 187.06 386.9
一个带有 groupby first 的选项，以防需要对多种不同类型执行，其中 sum 可能不会按预期运行：
df = df.groupby('Date',as_index=False).first()
Date 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2019-01-02 59.92 197.28 96.59 275.0 209.94 99.83 257.89 215.54 187.06 386.9
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
