我可以使用任何算法来训练上述数据集吗？因为每一行（Id）都有一个依赖变量（Status）。但每个“Id”又有多个行，根据特征来看，你可以假设“每个Id有多个交易，所有交易具有共同的Status”。机器学习能从这些交易中发现一些模式吗？
解决这类问题是否有其他方法？
回答：
只需用上一行的值填充你的ID行，状态行也是如此，这将导致：
dfID Feature1 Feature2 Feature3 Status8079 100 Asia High Approved8079 200 Africa Low Approved当你运行分类算法时，你可以使用ID, Feature1, Feature2, Feature3作为特征，Status作为目标。分类器将以此进行学习，一切与之前完全相同。特征仍然是独立的。只有当变量之间存在某种依赖关系时，你才会有依赖特征，在你的例子中，ID 8079不会导致Feature1: Africa。它们是独立的。
你可以用以下方式填充你的单元格：
import numpy as npdf[df[0]==""] = np.NaNdf.fillna(method='ffill')根据你的评论，方法可能会有所不同，你需要将你的条目转换为新特征（Python pandas 将多列存在的行转换为列）：然后数据框应该看起来像这样：
ID Feature1 Feature2 Feature3 Feature1a .... Feature3z Status8079 100 Asia High 200 Approved
