Панды группируют по столбцу и берут ненулевые значения в разных строках для каждого столбца [дубликаты]

У меня есть интересный вопрос, для которого у меня нет встроенного решения в Pandas.

У меня есть такие данные:

A B    C    D    E     F
1 null null Red  null  12
1 89   76   Red  null  null
1 null null null null  12

Я пытаюсь получить вывод, например:

1 89 76 Red null 12

Теперь эти данные представляют собой сообщения, приходящие в разное время. Многие сообщения относятся к одной транзакции.

Итак, предположим, что A является идентификатором транзакции. Некоторые сообщения с одинаковым идентификатором имеют значение для столбца B, некоторые имеют значение для столбца C.

Итак, я хочу сгруппировать по уникальному идентификатору, а затем получить ненулевые значения для каждого столбца.

Итак, это задача группировки, а затем агрегирования. Но в отличие от count или подобных вещей, я действительно создаю новую строку.

Я не нахожу способ сделать это в pandas. Любая помощь приветствуется, спасибо!

Пример:>

    A   B        C       D
    1   null    null    100
    1   90      null    null
    2   null    1000    999
    1            80 
    2   1000    null    799

 df.groupby('A').first()
      B     C    D
A
1  null  null  100
2  null  1000  999

Но требуемый результат:

     B     C    D
A
1  90     80  100
2  1000  1000  999