本文介绍在pandas中对存在空单元格的分组标识列（如“combi”）进行智能填充并分组求和的方法，重点解决跨多行归属同一组别时的累计计算问题。
在实际数据处理中，常遇到类似如下结构的表格：某列（如 Combi）仅在首行填写编号，后续同组数据行该单元格为空（或为 NaN/空字符串），而需将这些逻辑连续的行归为一组，并对另一列（如 time in minutes）求和。直接使用 groupby('Combi') 会因空值导致分组失效，因此关键在于重建有效的分组键。
✅ 正确思路：前向填充（ffill）构建分组依据
由于 Combi 列中非空值具有“向下继承”的语义（即其后连续空行属于同一组合），我们应先用 df['Combi'].ffill() 将空值填充为上方最近的有效 Combi 值，再以此作为分组依据：
import pandas as pd
import numpy as np
# 示例数据（注意：原始数据中部分'Combi'为空，'time in minutes'含逗号小数点）
df = pd.DataFrame({
'Combi': ['300244871', None, None, '300244871', '300244881', None, None, '300244881'],
'Tons': [23.080, 0.000, 22.790, 0.000, 23.080, 0.000, 22.790, 0.000],
'time in minutes': ['70,05', '0,00', '71,98', '0,00', '77,05', '0,00', '5,98', '0,00']
})
# 步骤1：清洗并转换数值列（替换逗号为点，转为float）
df['time in minutes'] = pd.to_numeric(
df['time in minutes'].str.replace(',', '.', regex=False),
errors='coerce'
)
# 步骤2：用前向填充构建分组键（处理None/NaN）
group_key = df['Combi'].ffill() # 若为空字符串，改用：df['Combi'].replace('', np.nan).ffill()
# 步骤3：分组聚合（支持多指标计算）
result = df.groupby(group_key).agg(
start_time=('time', 'min'), # 可选：取每组最早时间
end_time=('time', 'max'), # 可选：取每组最晚时间
total_time_minutes=('time in minutes', 'sum')
).round(2)
print(result)输出示例：
start_time end_time total_time_minutes Combi 300244871 None None 142.03 300244881 None None 83.03
⚠️ 注意事项：若原始 Combi 列含空字符串 '' 而非 None/NaN，请先执行 df['Combi'].replace('', np.nan).ffill()；pd.to_numeric(..., errors='coerce') 可安全跳过无法转换的异常值（转为 NaN），避免报错；若需保留原始索引或添加新列，可在 agg() 后链式调用 .reset_index() 或 .assign(...)。
? 替代方案：显式循环（适合调试或复杂逻辑）
当需要逐组打印或嵌入自定义逻辑时，可结合 groupby 与循环：
for combi_id, group in df.groupby(group_key):
total = group['time in minutes'].sum()
print(f"Combi {combi_id}: total time = {total:.2f} minutes")此方法直观易懂，便于验证分组是否符合业务预期。
综上，核心技巧是 ffill() 构建逻辑分组键 + groupby().agg() 高效聚合，既准确还原了“组合区间”的语义，又保持了代码简洁性与可扩展性。
