在Groupby上跨行连接名称，并填充nan

是一种数据处理的操作。它可以用于将数据集中的特定列按照某个条件进行分组，并对每个分组进行行连接操作，同时对缺失值进行填充。

在实现这个操作时，我们可以使用pandas库来完成。具体步骤如下：

1. 导入pandas库并读取数据集：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv') # 假设数据集保存在data.csv文件中

1. 进行Groupby操作，并跨行连接名称：

grouped = data.groupby('条件列名')
data['新列名'] = grouped['连接列名'].transform(lambda x: ','.join(x.dropna()))

其中，'条件列名'是用于分组的列名，'连接列名'是需要连接的列名，'新列名'是生成的新列的列名。

1. 填充缺失值：

data['新列名'] = data['新列名'].fillna('缺失值填充内容')

其中，'缺失值填充内容'是用于填充缺失值的具体内容。

完成以上步骤后，数据集中将生成一个新的列，该列包含了跨行连接名称的结果，并对缺失值进行了填充。

该操作的优势在于可以将数据集中的相关信息进行连接，并保留原始数据的结构和完整性。它适用于需要对数据进行整理、分组统计、生成新的特征等场景。

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