在pandas dataframe中通过索引将两个相邻行融合为一行的更简单方法

是使用groupby和agg函数来实现。

首先，我们可以使用groupby函数将相邻的行分组在一起。可以根据索引的差值来判断是否为相邻行，例如索引差值为1的行可以认为是相邻的。

然后，我们可以使用agg函数对每个分组进行聚合操作，将相邻行的数据合并为一行。可以使用字典来指定每列需要进行的聚合操作，例如使用sum函数将相邻行的值相加。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
        'B': [7, 8, 9, 10, 11, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算索引差值
df['index_diff'] = df.index.to_series().diff()

# 将相邻行分组并聚合
result = df.groupby((df['index_diff'] != 1).cumsum()).agg({'A': 'sum', 'B': 'sum'})

# 删除索引差值列
result = result.drop('index_diff', axis=1)

print(result)

这段代码将会输出将相邻行融合为一行后的结果。

在这个示例中，我们使用了sum函数对相邻行的值进行求和。你可以根据实际需求选择其他的聚合函数，例如mean、max、min等。

这种方法的优势是简单易懂，使用了pandas内置的函数来实现，不需要额外的库或复杂的操作。它适用于需要将相邻行合并为一行的场景，例如时间序列数据的处理、数据清洗等。

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