<p>如果执行<code>df = pd.read_excel('path')</code>操作,数据帧就是这样的</p>
<pre><code>print(df)
Col1 Col2
0 EIM, C,NI1 Enescu_Ioan EIM, S,NI11,Enescu_Ioan
1 NaN NaN
2 NaN EIM, S,NI11,Enescu_Ioan
3 NaN NaN
</code></pre>
<p>现在,填充合并单元格第一个条目中的值:</p>
<pre><code>df['Col1'] = df['Col1'].fillna(method = 'ffill')
</code></pre>
<p>并使用<code>pandas.DataFrame.replace</code>更改带有空格的<code>NaN</code>:</p>
<pre><code>df['Col2'] = df['Col2'].replace(np.nan,'')
</code></pre>
<p>例如:</p>
<pre><code>df = pd.DataFrame({'Col1' : ['EIM, C,NI1 Enescu_Ioan',np.nan,np.nan,np.nan],
'Col2' : ['EIM, S,NI11,Enescu_Ioan',np.nan,'EIM, S,NI11,Enescu_Ioan',np.nan]})
print(df)
Col1 Col2
0 EIM, C,NI1 Enescu_Ioan EIM, S,NI11,Enescu_Ioan
1 NaN NaN
2 NaN EIM, S,NI11,Enescu_Ioan
3 NaN NaN
df['Col1'] = df['Col1'].fillna(method = 'ffill')
df['Col2'] = df['Col2'].replace(np.nan,'')
print(df)
Col1 Col2
0 EIM, C,NI1 Enescu_Ioan EIM, S,NI11,Enescu_Ioan
1 EIM, C,NI1 Enescu_Ioan
2 EIM, C,NI1 Enescu_Ioan EIM, S,NI11,Enescu_Ioan
3 EIM, C,NI1 Enescu_Ioan
</code></pre>