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我有一个形式的数据框：
id date area1 area2
01 20181010 {'a': 10, 'b': 15} {'a': 20, 'c': 13}
01 20181010 {'c': 17} {'b': 12}
02 20180506 {'a': 2, 'b': 3} {'c': 4}
02 20180506 Nan {'a': 18}
我想在匹配“ area1”和“ area2”的字典的同时，将所有行与“ id”和“ date”匹配。 意思是我想得到：
id date area1 area2
01 20181010 {'a': 10, 'b': 15, 'c': 17} {'a': 20, 'c': 13, 'b': 12}
02 20180506 {'a': 2, 'b': 3} {'c': 4, 'a': 18}
首先，我正在尝试类似：
merged_df = df.groupby(["id", "date"],as_index=False).agg({'area1':'first', 'area2': 'first'})
显然，这仅获得区域1和区域2的第一个字典。 但是，如果我正确理解，可以将函数传递给agg，那么是否可以像这样合并字典？ 我只是没有办法告诉它接受下一个字典并将其合并（考虑到它可能不存在并且是Nan）。
非常感谢！
如果解决方案不是超级慢，那也很好，因为我必须对大型数据集进行处理：/
你快到了。 您只需要使用一个自定义函数即可合并非空序列值之间的字典：
def merge_dicts(x):
return {k: v for d in x.dropna() for k, v in d.items()}
res = df.groupby(['id', 'date'], as_index=False).agg(merge_dicts)
print(res)
id date area1 area2
0 01 20181010 {'a': 10, 'b': 15, 'c': 17} {'a': 20, 'c': 13, 'b': 12}
1 02 20180506 {'a': 2, 'b': 3} {'c': 4, 'a': 18}
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