如何迭代DataFrame并生成一个新的DataFrame

2019年7月27日 460次阅读

我的数据框看起来像这样：

P Q L
1 2 3
2 3 
4 5 6,7

目标是检查L中是否有任何值,如果在L和P列上提取了值

P L
1 3
4,6
4,7

注意L中可能有多个值,如果值超过1,我需要行.

下面是我当前的脚本,它无法生成预期的结果.

df2 = []
ego
other
newrow = []

for item in data_DF.iterrows():
    if item[1]["L"] is not None:
        ego = item[1]['P']
        other = item[1]['L']
        newrow = ego + other + "\n"
        df2.append(newrow)

data_DF2 = pd.DataFrame(df2)

最佳答案 首先,我将列L的多个值提取到具有原始索引的重复索引的新数据帧.删除不必要的列L和Q.然后输出连接到原始df并删除具有NaN值的行.

print df
   P  Q    L
0  1  2    3
1  2  3  NaN
2  4  5  6,7

s = df['L'].str.split(',').apply(pd.Series, 1).stack()
s.index = s.index.droplevel(-1) # to line up with df's index
s.name = 'L'
print s
0    3
2    6
2    7
Name: L, dtype: object

df = df.drop( ['L', 'Q'], axis=1)
df = df.join(s)
print df
   P    L
0  1    3
1  2  NaN
2  4    6
2  4    7
df = df.dropna().reset_index(drop=True)
print df
   P  L
0  1  3
1  4  6
2  4  7
点赞