Question

我有一个这样的文件：

value1, value2, value3, value4, value5
 NAN      NAN   value8, value9, value0
value6, value7,  NAN      NAN     NAN

我想推出第3行来执行以下操作：

value1, value2, value3, value4, value5
value6, value7, value8, value9, value0
NAN      NAN     NAN      NAN     NAN

我还希望这些行下方的行也向上移动。

这是如何在熊猫中完成的？

Answer 1

这应该有效：

df = pd.DataFrame(
    {'value1': {0: np.nan, 1: 'value6'},
     'value2': {0: np.nan, 1: 'value7'},
     'value3': {0: 'value8', 1: np.nan},
     'value4': {0: 'value9', 1: np.nan},
     'value5': {0: 'value0', 1: np.nan}}
)

print df
print
print df.iloc[0, :].combine_first(df.iloc[1, :])

   value1  value2  value3  value4  value5
0     NaN     NaN  value8  value9  value0
1  value6  value7     NaN     NaN     NaN

value1    value6
value2    value7
value3    value8
value4    value9
value5    value0
Name: 0, dtype: object

Answer 2

尝试 df.fillna（） 方法。如果提供了数据帧定义和代码，它也会有所帮助。

>>> import pandas as pd;
>>> import numpy as np;
>>> df = pd.DataFrame({'r1':['v1','v2','v3','v4','v5'],'r2':[np.NaN,np.NaN,'v8','v9','v0'],'r3':['v6','v7',np.NaN,np.NaN,np.NaN]})
>>> df = df.T
>>> df
      0    1    2    3    4
r1   v1   v2   v3   v4   v5
r2  NaN  NaN   v8   v9   v0
r3   v6   v7  NaN  NaN  NaN
>>> df.fillna(method='bfill')
     0   1    2    3    4
r1  v1  v2   v3   v4   v5
r2  v6  v7   v8   v9   v0
r3  v6  v7  NaN  NaN  NaN

在Pandas中通过一个指定列移动行

2 个答案: