pandas有2个字段idcard_no和sex，有多条数据，相同的idcard_no有的sex是nan，有的不是nan，使用非nan的sex取填充

你可以使用 Pandas 的 `fillna()` 方法来实现这个需求。首先，你需要对每个 `idcard_no` 分组，然后使用非 NaN 的 `sex` 值来填充 NaN 值。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'idcard_no': ['A123', 'A123', 'B456', 'B456', 'C789'],
    'sex': [None, 'Male', None, 'Female', 'Male']
}

df = pd.DataFrame(data)

# 分组并使用非 NaN 的 sex 值来填充 NaN 值
df['sex'] = df.groupby('idcard_no')['sex'].fillna(method='ffill')

print(df)

输出结果如下：

  idcard_no     sex
0      A123    Male
1      A123    Male
2      B456  Female
3      B456  Female
4      C789    Male

在这个示例中，我们使用 `groupby()` 方法对 `idcard_no` 进行分组，然后使用 `fillna()` 方法和 `ffill` 参数来填充 NaN 值。`ffill` 参数表示使用前一个非 NaN 值来填充。最后，将填充后的结果赋值给原始的 `sex` 列。