python-2.7 - 根据索引合并行

Question

我有一个像这样的 Pandas 数据框，

Timestamp Meter1 Meter2
0         234    NaN
1         235    NaN
2         236    NaN
0         NaN    100
1         NaN    101
2         NaN    102

我在将基于索引时间戳的行合并为类似这样的内容时遇到了问题，

Timestamp Meter1 Meter2
0         234    100
1         235    101
2         236    102

Answer 1

选项 0

df.max(level=0)

           Meter1  Meter2
Timestamp                
0           234.0   100.0
1           235.0   101.0
2           236.0   102.0

---

选项 1

df.sum(level=0)

           Meter1  Meter2
Timestamp                
0           234.0   100.0
1           235.0   101.0
2           236.0   102.0

---

选项 2
令人不安的答案

df.stack().unstack()

           Meter1  Meter2
Timestamp                
0           234.0   100.0
1           235.0   101.0
2           236.0   102.0

---

由@jezrael 提出并链接到问题 here

但是，据我所知，groupby.first 和 groupby.last 将返回组中每列的第一个(或最后一个)有效值。换句话说，我相信这是按预期工作的。

选项 3

df.groupby(level=0).first()

           Meter1  Meter2
Timestamp                
0           234.0   100.0
1           235.0   101.0
2           236.0   102.0

---

选项 4

df.groupby(level=0).last()

           Meter1  Meter2
Timestamp                
0           234.0   100.0
1           235.0   101.0
2           236.0   102.0