पांडा डेटाफ़्रेम में ऊपर की ओर जाने के लिए हर दूसरी पंक्ति को स्थानांतरित करें


9

मेरे पास इस आकार में डेटाफ़्रेम है:

    A     B     C    D     E 
  213-1  XL   NaN    NaN    NaN
  21   22.0   12   232.0  101.32
  23-0    L   NaN    NaN    NaN
  12     23   12   232.2    NaN
  31-0   LS   NaN    NaN    NaN
  70     70   23     NaN   21.22

मैं उस डेटाफ़्रेम की हर दूसरी पंक्ति को ऊपर की पंक्ति में ले जाना चाहता हूँ ताकि अपेक्षित परिणाम में केवल संयुक्त पंक्तियाँ शेष रहें:

     ID   Name     A     B    C     D     E
   213-1    XL    21   22.0  12  232.0  101.32
   23-0      L    12     23  12  232.2     NaN
   31-0     LS    70     70  23    NaN   21.22

क्या पंडों के साथ ऐसा करना संभव है?

जवाबों:


11

मैं उपयोग करेगा concat:

new_df = pd.concat((df.iloc[::2, :2].reset_index(drop=True), 
                    df.iloc[1::2].reset_index(drop=True)),
                   axis=1)

# rename
new_df.columns = ['ID', 'Name'] + new_df.columns[2:].to_list()

आउटपुट:

      ID Name   A     B     C      D       E
0  213-1   XL  21  22.0  12.0  232.0  101.32
1   23-0    L  12    23  12.0  232.2     NaN
2   31-0   LS  70    70  23.0    NaN   21.22

6

concatपर df.iloc[::2]और df.iloc[1::2]:

df1= (df.iloc[::2].dropna(axis=1).reset_index(drop=True))
df2 = (df.iloc[1::2].reset_index(drop=True))

print (pd.concat([df1,df2],ignore_index=True,axis=1))

#
       0   1   2     3     4      5       6
0  213-1  XL  21  22.0  12.0  232.0  101.32
1   23-0   L  12    23  12.0  232.2     NaN
2   31-0  LS  70    70  23.0    NaN   21.22

4
master_df = df[~df['C'].isna()].reset_index(drop=True)
master_df[['ID','Name']] = pd.DataFrame(df[df['C'].isna()][['A','B']].reset_index(drop=True), index=master_df.index)

उत्पादन

##print(master_df[['ID','Name','A', 'B', 'C', 'D', 'E']])


     ID Name   A     B     C      D       E
0  213-1   XL  21  22.0  12.0  232.0  101.32
1   23-0    L  12    23  12.0  232.2     NaN
2   31-0   LS  70    70  23.0    NaN   21.22
हमारी साइट का प्रयोग करके, आप स्वीकार करते हैं कि आपने हमारी Cookie Policy और निजता नीति को पढ़ और समझा लिया है।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.