我有一個(gè) Pandas DataFrame：                                                text  is_from_me0                              Happy birthday bud!!!           11                                        Thanks man!           02  Definitely would've come back had I thought ab...           13                                         Your good            04                                          Okay haha           15                                    Have a good one           16                   Yea you too. What are you up to?           07                      No hw like I'm doing all day            18                                        Just got up           19     Same here. I went to the football game last...           010                  I think I saw that in your story           111                                               Win?          112                               Lost in last second           013                                     Aw, that sucks          114                      Means it was a good game tho?          115  Really good game. They were on the 1/2 yard li...          016                                               Dang          1我正在嘗試制作以下內(nèi)容：                                               input    output0                              Happy birthday bud!!!    Thanks man!  2                                        Thanks man!    Definitely would've come back had I thought ab...3  Definitely would've come back had I thought ab...    Your good4                                          Your good    Okay haha\nHave a good one我可以用這段代碼完成一些接近的事情：pd.concat([df['text'].reset_index(drop=True), df['text'].shift(-1).reset_index(drop=True)], axis=1)但是，這不會(huì)根據(jù)is_from_me組的文本與分隔原始字符串的換行符組合的位置來組合文本。這是一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，可能會(huì)有多于 2 行的行組合成一行。我已經(jīng)嘗試想出一種簡(jiǎn)單的方法來定義這個(gè)分組，但我所能管理的只是一個(gè)令人費(fèi)解的 for 循環(huán)，它有點(diǎn)以一種hacky 的方式完成這項(xiàng)工作。是否有我可以編寫的聚合函數(shù)可以為我完成此任務(wù)？