我的一些数据如下所示：
日期、名称、值1、值2、值3、值4
2001年1月1日，美国广播公司，1,1，，
2001年1月1日，美国广播公司，
2001年1月1日，美国广播公司，35
我正在努力达到我可以跑步的程度
数据。设置索引（['date'，'name']）
但是，在数据保持不变的情况下，当然会有重复项（如上图所示），所以我不能这样做（我不希望索引中有重复项，也不能简单地删除_duplicates（），因为这样会丢失数据）
我希望能够将具有相同[date，name]值的行强制为一行，前提是它们可以基于特定的NaN值成功聚合（类似于combine_first（）的行为）。例如，上述内容将以
日期、名称、值1、值2、值3、值4
2001年1月1日，美国广播公司，1,1,2,35
如果两个值不同，而其中一个值不是NaN，则两行不应聚合（这可能是一个错误，我需要跟进）
（为了扩展上述示例，事实上可能有任意数量的行——给定任意数量的列——它们应该能够聚合为一行。）
这感觉像是一个应该通过熊猫解决的问题，但我很难找到一个优雅的解决方案
假设您有一个函数combine\u it，给定一组具有重复值的行，该函数返回一行。首先，按日期和姓名分组：
grouped=data.groupby（['date'，'name']）
然后，只需应用聚合函数，然后弹出即可：
result=grouped.agg（合并它）
您还可以通过传递dict为不同的列提供不同的聚合函数