如何忽略数据框中的Null值并基于列构建新的数据框

Question

如何根据ID忽略数据帧中的null和None值并对数据进行构架。

id  A         B     C
1   []        []    []
1   [aaaa]   None   []
1   []      [bbbb]  None
1   []        []    [ccccc]
1   None      []    []
2   []        []    [zzzz]
2   []       None   []
2   [xxxx]   None   None
2   []        []    []
2   none    [yyyy]  None

我们可以根据ID重新排列数据集。

输出：

id  A   B   C
1   aaa bbb ccc
2   xxx yyy zzzz

Answer 1

用途：

df = (df.set_index('id')
        .apply(lambda x: x.str[0]).mask(lambda x: x.isna(), np.nan)
        .groupby('id')
        .first())
print (df)
       A     B      C
id                   
1   aaaa  bbbb  ccccc
2   xxxx  yyyy   zzzz