你在找这个吗？

df = pd.DataFrame([{'tweet_id':89324938479283648628, 'name':'Phineas', 'stage': np.nan}, 
                   {'tweet_id':8932493847987465848628, 'name':'Tilly', 'stage': np.nan}, 
                  {'tweet_id':8932493847987465848628, 'name':'Tilly', 'stage': 'Doggo'}])
df = df.groupby(['tweet_id','name']).agg(tuple).applymap(list).reset_index()
df['stage'] = df['stage'].apply(lambda x : [i for i in x if str(i) != 'nan'])
df['stage'] = df['stage'].apply(lambda x : np.nan if len(x) == 0 else x[0])
df

首先，您的行中有一个错字：

twitter_archive = twitter_rchive.sort_values(  #<-- you missing a in archive.sort
...

第二，如果你想保留stage的value，使用.isnull（）删除stage = NaN：

twitter_arc2 = twitter_archive.loc[twitter_archive['stage'].isnull()]

希望这对你有帮助