我正在尝试修复收到的一个CSV文件，其中实际的换行符被插入到数据中，实际把一行数据拆成多行，导致列不完整。换行符被放在一个完整单词后的空格处，而不是留一个空格。

由于地区设置，十进制点用逗号表示（见列E 和F）。

A列中的日期可能会重复出现，但需要保持为独立的记录。

input.csv, raw:

A date;B string;C string;D string;E integer;F integer
08.01.2026;a;b;c;3,7;
;d;;f;;
;e;;;;
;;;;;
08.01.2026;g;h;i;2,11;
;;;j;;
;;;k;;
31.01.2026;l;m;n;8,0;
03.02.2026;o;p;q;;4,9
;;r;s;;

input.csv:

期望输出（用空白替代被移除的换行）：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv("input.csv", sep=";")

只要我不对 input.csv 进行排序，所有数据基本上都保持在正确的位置。我有两种解决思路：

1. 遍历所有行。如果第一列A 中有任何值，则跳到下一行。

2. 如果在列A 中也有值，则i-1行是正确的（参见：第7 行是正确的）。

3. 如果列A 的值为空 / ""，则i-1行不正确，缺失的数据可以在当前行中找到。将第i 行的数据与第i-1行的对应列合并在一起，并删除第i 行（参见：第0 行不完整，需要把第1 行和第2 行合并到/与第0 行连接）。
4. 如果整行都是空的，则删除该行（参见：第3 行）。

用来判断这两种情况的逻辑已经在那里，但我实在想不出把两行数据叠加/拼接/合并在一起的方法。

1. 创建两个不同的数据框：

2. df1包含原始数据：

   none A date;B string;C string;D string;E integer;F integer 08.01.2026;a;b;c;3,7; ;d;;f;; ;e;;;; ;;;;; 08.01.2026;g;h;i;2,11; ;;;j;; ;;;k;; 31.01.2026;l;m;n;8,0; 03.02.2026;o;p;q;;4,9 ;;r;s;; * df2包含原始数据，但向上移动1 行：

   none A date;B string;C string;D string;E integer;F integer ;d;;f;; ;e;;;; ;;;;; 08.01.2026;g;h;i;2,11; ;;;j;; ;;;k;; 31.01.2026;l;m;n;8,0; 03.02.2026;o;p;q;;4,9 ;;r;s;;

如果df2[A] 为空，则将整行与df1中的相应行进行融合/拼接/合并。但这和变体1 的问题一样，因为我还没找到一种“覆盖”两行数据的方式。

我找到的最接近的类似问题是 get previous row's value and calculate new column pandas python。它是在做整数相减，但我现在是在尝试把字符串连接起来。

解决方案

让你的input.csv作为df（尽管我不太确定你到底是怎么解析的），并以日期列作为分组标识符，你可以这样做：

df.index = df["A date"].notna().cumsum().rename()
res = df.fillna("").groupby(level=0).agg(lambda x: "".join(list(x)))
print(res)

结果：

       A date B string C string D string E integer F integer
1  08.01.2026      ade        b       cf       3,7          
2  08.01.2026        g        h      ijk      2,11          
3  31.01.2026        l        m        n       8,0          
4  03.02.2026        o       pr       qs                 4,9

是的，你可以根据需要使用 column:agg_function 字典作为 .agg() 载荷来聚合每一列（请参见 Scott Boston的回答 中的示例）。