道歉我多次尝试透过SO一直都是徒劳的.我需要以下方面的帮助:
我的df如下:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'subject' : ['Eng' ,'Math', 'Science'], 'role' : ['Teacher', '', 'Dr'], 'ID' : ['123', '444', 'NaN'] })
print(df)
ID role subject
0 123 Teacher Eng
1 444 Math
2 NaN Dr Science
由于这可能是未经验证的数据,我通常会做的(在excel boo中)是创建一个备注字段,该字段聚合数据并且不会在上载时损坏任何好的数据.
所以我一直在玩itterrows试图循环通过df并将字段合并为一个.需要注意的是,我需要使用/ n来分隔同一列中的值(CHAR(10)for excel buffs)
所以我试过..
for index, row in df2.iterrows():
if row['ID'] and row['subject] and row['role'] == "": #search row for any data while leaving out blanks
row['C_MEMO'] = row[['ID', 'subject', 'role']]
else:
pass
但这不是真的有效,任何建议/帮助将不胜感激.
我想要的输出:
ID role subject C_MEMO
0 123 Teacher Eng 123,
Teacher
Eng
1 444 Math 444,
Math
2 NaN Dr Science Dr,
Science
要考虑的事项:
我正在使用多种数据类型.
我很高兴将新输出作为字符串.
最佳答案 使用:
#first replace values
df = df.replace(['', 'NaN'], np.nan)
df["C_MEMO"] = df.apply(lambda x: '\n'.join(x.dropna()), axis=1)
或者,如果缺少的值只是字符串:
df["C_MEMO"] = df.apply(lambda x: '\n'.join(x[~x.isin(['', 'NaN'])]), axis=1)
print(df)
subject role ID C_MEMO
0 Eng Teacher 123 Eng\nTeacher\n123
1 Math NaN 444 Math\n444
2 Science Dr NaN Science\nDr