Question

我想更改数据框的第二行。

我有这样的df：

 Node  |  Feature | Indicator | Value | Class | Direction
--------------------------------------------------------
1     |  WPS     |     <=    | 0.27  | 4     | 1 -> 2  
--------------------------------------------------------
2     |  ABC     |     <=    | 0.40  | 5     | 1 -> 3
--------------------------------------------------------
3     |  CXC     |     <=    | 0.45  | 2     | 2 -> 4
--------------------------------------------------------
4     |  DFT     |     <=    | 0.56  | 1     | 2 -> 5
--------------------------------------------------------
5     |  KPL     |     <=    | 0.30  | 3     | 3 -> 5
--------------------------------------------------------
6     |  ERT     |     <=    | 0.55  | 5     | 3 -> 1

我想要以下内容：

 Node  |  Feature | Indicator | Value | Class | Direction
--------------------------------------------------------
1     |  WPS     |     <=    | 0.27  | 4     | 1 -> 2  
--------------------------------------------------------
2     |  WPS     |     >     | 0.27  | 5     | 1 -> 3
--------------------------------------------------------
3     |  CXC     |     <=    | 0.45  | 2     | 2 -> 4
--------------------------------------------------------
4     |  CXC     |     >     | 0.45  | 1     | 2 -> 5
--------------------------------------------------------
5     |  KPL     |     <=    | 0.30  | 3     | 3 -> 5
--------------------------------------------------------
6     |  KPL     |     >     | 0.30  | 5     | 3 -> 1

因此，第二行将“功能”和“值”更改为与上一行相同，并且“指标”更改为“>”

我无法弄清楚如何遍历数据框（使用我想的迭代方法）并仅更改第二行？

编辑：

我尝试了以下建议：

    my_df = pd.DataFrame()
    my_df['N'] = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    my_df['I'] = ['=>', '=>', '=>', '=>', '=>', '=>']
    my_df['F'] = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

    my_df.loc[1::2, 'F'] = None
    my_df.loc[1::2, 'I'] = '>'

    my_df.fillna(method='ffill')

    print(my_df)

输出：

   N   I     F
0  1  =>     a
1  2   >  None
2  3  =>     c
3  4   >  None
4  5  =>     e
5  6   >  None

Answer 1

下面是使用的逻辑

使用切片选择偶数行。
使用无为需要从上一行借来的切片行设置所需的列/字段，我们可以在以后使用向前填充对其进行填充。
然后对各个列使用最后一个非空字段的前向填充

import pandas as pd
xlsColName = chr(ord('A')+colPosn)       # Get xls column name (not the column header as per data frame). This will be used to set attributes of xls columns
df = pd.read_csv('temp.csv')
df.loc[1::2, 'Feature'] = None           # prepare the field for use with df.fillna
df.loc[1::2, 'Value'] = None
df.loc[1::2, 'Indicator'] = '>'          # update the indicator field
df.fillna(method='ffill', inplace=True)  # This fills the NaN values from existing values

Answer 2

您可以尝试以下方式：

df ['Indicator'] =“>”如果df ['Node']％2 == 0否则为“ <=”

这是如果“节点”列与索引相似。

调整数据框的每隔一行

2 个答案: