Question

我有以下带有记录的csv文件：

A 1，B 2，C 10，D 15
A 5，D 10，G 2
D 6，E 7
H 7，G 8

我的列标题/名称是：A，B，C，D，E，F，G

因此，使用“read_csv”后的初始数据帧变为：

A     B     C      D       E      F      G   
A 1   B 2   C 10   D 15   NaN    NaN    NaN
A 5   D 10  G 2    NaN    NaN    NaN    NaN
D 6   E 7   NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
H 7   G 8   NaN    NaN    NaN    NaN    Nan

该值可以分为[列名] [列值]，因此A 1表示col = A且值= 1，D 15表示col = D且值= 15等...

我想要的是根据数据将数值分配给相应的列并有一个如下所示的数据框：

A     B     C      D       E      F      G   
A 1   B 2   C 10   D 15   NaN    NaN    NaN
A 5   Nan   NaN    D 10   NaN    NaN    G 2
NaN   NaN   NaN    D 6    E 7    NaN    NaN
NaN   NaN   NaN    NaN    NaN    NaN    G 8

更好的是，仅仅是价值观：

A     B     C      D       E      F      G   
1     2     10     15      NaN    NaN    NaN
5     Nan   NaN    10      NaN    NaN    2
NaN   NaN   NaN    6       7      NaN    NaN
NaN   NaN   NaN    NaN     NaN    NaN    8

Answer 1

您可以使用apply函数（axis = 1）遍历行，并根据拆分后的键值对为每行构建一个pandas系列，新构建的系列将自动对齐他们的索引，只是注意这里没有F列，而是额外的H，不确定它是否是你需要的。但是，删除H并添加额外的NaN F列应该是直截了当的：

df.apply(lambda r: pd.Series({x[0]: x[1] for x in r.str.split(' ') 
                                    if isinstance(x, list) and len(x) == 2}), axis = 1)


#     A   B   C   D   E   G   H
#0    1   2  10  15 NaN NaN NaN
#1    5 NaN NaN  10 NaN   2 NaN
#2  NaN NaN NaN   6   7 NaN NaN
#3  NaN NaN NaN NaN NaN   8   7

Answer 2

应用解决方案：

按空格使用split，按dropna移除NaN行，set_index并将DataFrame列转换为Series {{3} }}。新列名称的上一个DataFrame.squeeze：

print (df.apply(lambda x: x.str.split(expand=True)
                               .dropna()
                               .set_index(0)
                               .squeeze(), axis=1)
         .reindex(columns=list('ABCDEFGH')))

     A    B    C    D    E   F    G    H
0    1    2   10   15  NaN NaN  NaN  NaN
1    5  NaN  NaN   10  NaN NaN    2  NaN
2  NaN  NaN  NaN    6    7 NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN NaN    8    7

Stack 解决方案：

使用reindex按空格创建Series，stack并创建新列，使用新列名添加列（A，B ... ）split到index，按set_index将一列DataFrame转换为Series，用DataFrame.squeeze删除旧列名的索引值，{ {3}}，reset_index新列名称（添加NaN填充的缺失列），unstack将值转换为float，最后按{{删除列名称3}}（pandas 0.18.0中的新内容）：

print (df.stack()
         .str.split(expand=True)
         .set_index(0, append=True)
         .squeeze()
         .reset_index(level=1, drop=True)
         .unstack()
         .reindex(columns=list('ABCDEFGH'))
         .astype(float)
         .rename_axis(None, axis=1))

     A    B     C     D    E   F    G    H
0  1.0  2.0  10.0  15.0  NaN NaN  NaN  NaN
1  5.0  NaN   NaN  10.0  NaN NaN  2.0  NaN
2  NaN  NaN   NaN   6.0  7.0 NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN   NaN   NaN  NaN NaN  8.0  7.0

Answer 3

以下是代码：

brew tap homebrew/nginx
brew install nginx-full --with-realip

输入：

res = pd.DataFrame(index=df.index, columns=list('ABCDEFGH'))

def classifier(row):
    cols = row.str.split().str[0].dropna().tolist()
    vals = row.str.split().str[1].dropna().tolist()
    res.loc[row.name, cols] = vals

df.apply(classifier, axis=1)

输出：

from io import StringIO
import pandas as pd
import numpy as np

data = """A 1, B 2, C 10, D 15
A 5, D 10, G 2
D 6, E 7
H 7, G 8"""

df = pd.read_csv(StringIO(data), header=None)
print("df:\n", df)

res = pd.DataFrame(index=df.index, columns=list('ABCDEFGH'))

def classifier(row):
    cols = row.str.split().str[0].dropna().tolist()
    vals = row.str.split().str[1].dropna().tolist()
    res.loc[row.name, cols] = vals
df.apply(classifier, axis=1)

print("\nres:\n", res)

需要通过使用随机列读取csv文件来创建Pandas数据帧

3 个答案: