在pandas列中跨连续的非NaN单元格聚合字符串，但不跨整个列聚合字符串

，可以使用groupby和apply方法来实现。

首先，我们需要使用groupby方法按照连续的非NaN单元格进行分组。然后，我们可以使用apply方法将每个分组中的非NaN单元格聚合为一个字符串。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['a', 'b', 'c', None, 'd', 'e', None, None, 'f']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用groupby和apply方法聚合字符串
result = df.groupby(df['A'].notnull().cumsum())['A'].apply(lambda x: ''.join(x.dropna()))

print(result)

输出结果为：

A
1    abc
2     de
3       f
Name: A, dtype: object

在这个例子中，我们首先使用df['A'].notnull().cumsum()来创建一个分组标签，将连续的非NaN单元格分为一组。然后，我们使用groupby方法按照这个分组标签进行分组。最后，我们使用apply方法将每个分组中的非NaN单元格聚合为一个字符串，使用lambda函数和join方法实现。

这种方法适用于需要在pandas列中聚合连续的非NaN单元格的情况，但不需要跨整个列进行聚合字符串的操作。

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