Question

我有一个像这样的pandas DataFrame：

df = pd.DataFrame(['A',1,2,3,'B',4,5,'C',6,7,8,9])

这是字符串和数字的混合。我想将这个DF分成两列：

这是一种有效的方法吗？

Answer 1

您可以使用：

df = pd.DataFrame({0 :['A',1,2,3,'B',4,5,'C',6,7,8,9]})
#check strings 
mask = df[0].astype(str).str.isalpha()
#check if mixed values - numeric with strings 
#mask = df[0].apply(lambda x: isinstance(x, str))
#create column to first position, create NaNs filled by forward filling
df.insert(0, 'name', df[0].where(mask).ffill())
#remove rows with same values - with names, rename column
df = df[df['name'] != df[0]].rename(columns={0:'value'}).reset_index(drop=True)
print (df)
  name value
0    A     1
1    A     2
2    A     3
3    B     4
4    B     5
5    C     6
6    C     7
7    C     8
8    C     9

或者：

out = []
acc = None
for x in df[0]:
    #check if strings
    if isinstance(x, str):
        #assign to variable for tuples
        acc = x
    else:
        #append tuple to out
        out.append((acc, x))
print (out)

df = pd.DataFrame(out, columns=['name','value'])
print (df)
  name  value
0    A      1
1    A      2
2    A      3
3    B      4
4    B      5
5    C      6
6    C      7
7    C      8
8    C      9

Answer 2

这将为您提供数据结构以获得您想要的内容：

input = ['A',1,2,3,'B',4,5,'C',6,7,8,9]
letter = None
output = []
for i in input:
    if type(i) is type(''):
        letter = i
    elif type(i) is type(0) and letter is not None:
        output.append((letter, i))
print(output)

输出现在有一系列元组，可以根据需要配对。我没有使用 pandas ，但我希望这对你有所帮助。

Answer 3

IIUC

df['New']=df[df.your.str.isalpha().fillna(False)]
df.ffill().loc[df.your!=df.New,:]
Out[217]: 
   your New
1     1   A
2     2   A
3     3   A
5     4   B
6     5   B
8     6   C
9     7   C
10    8   C
11    9   C

数据输入

df = pd.DataFrame({'your':['A',1,2,3,'B',4,5,'C',6,7,8,9]})

根据pandas数据帧中的内容将一列拆分为两列

3 个答案: