我有一個 csv，它的值分布在這樣的多行中（實際資料大約有 70 列）
id | name | alias
1 | Amy | Potato
| | Fortress
2 | Bill | Gyroscope
...
現在我想將它匯入資料框。棘手的部分是將別名讀取到陣列中（如果有多個）。從上面的例子我們應該得到Amy [Potato, Fortress]和Bill [Gyroscope]
我可以通過逐行處理來做到這一點，但如果有一些更智能的內置方式，我會徘徊。
UPD：明確要求
uj5u.com熱心網友回復：
如果您的 csv 檔案如下所示：
id,name,alias
1,Amy,Potato
,,Fortress
2,Bill,Gyroscope
您可以使用 ffill
df = pd.read_csv('data.csv', dtype=str).ffill()
print(df)
# Output
id name alias
0 1 Amy Potato
1 1 Amy Fortress
2 2 Bill Gyroscope
更新
感謝您的回復！我正在尋找將第 1 行合并到第 0 行而不是創建新行的東西。這樣我們就可以得到艾米 [土豆，堡壘]
使用agg：
df = pd.read_csv('data.csv', dtype=str).ffill() \
.groupby('id', as_index=False) \
.agg({'id': 'first', 'name': 'first', 'alias': lambda x: list(x)})
print(df)
# Output
id name alias
0 1 Amy [Potato, Fortress]
1 2 Bill [Gyroscope]
uj5u.com熱心網友回復：
如果您的資料如下所示，如您所描述：
id | name | alias
1 | Amy | Potato
| | Fortress
2 | Bill | Gyroscope
假設此資料保存在data.txt檔案中，那么您可以簡單地
import pandas as pd
import numpy as np
def str_to_nan(x):
return [np.nan if str(i).strip() == '' else i for i in x]
df = pd.read_csv('data.txt', sep='|').apply(lambda x: str_to_nan(x))
df = df.ffill()
Output:
id name alias
0 1 Amy Potato
1 1 Amy Fortress
2 2 Bill Gyroscope
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