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