根据上一行的值创建一个新列,并删除当前行

时间:2019-06-29 07:27:30

标签: python python-3.x pandas dataframe for-loop

我有一个输入数据框,可以从下面给出的代码中生成

  df = pd.DataFrame({'subjectID' :[1,1,2,2],'keys': 
  ['H1Date','H1','H2Date','H2'],'Values': 
  ['10/30/2006',4,'8/21/2006',6.4]})

输入数据框如下图所示

enter image description here

这就是我所做的

s1 = df.set_index('subjectID').stack().reset_index()

s1.rename(columns={0:'values'}, 
             inplace=True)
d1 = s1[s1['level_1'].str.contains('Date')]
d2 = s1[~s1['level_1'].str.contains('Date')]

d1['g'] = d1.groupby('subjectID').cumcount()
d2['g'] = d2.groupby('subjectID').cumcount()

d3 = pd.merge(d1,d2,on=["subjectID", 'g'],how='left').drop(['g','level_1_x','level_1_y'], axis=1)

尽管可以,但这恐怕不是最佳方法。因为我们可能有200多个列和5万条记录。进一步改善我的代码的任何帮助都是非常有帮助的。

我希望我的输出数据帧如下图所示

enter image description here

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

可能类似于:

s=df.groupby(df['keys'].str.contains('Date').cumsum()).cumcount()+1

final=(df.assign(s=s.astype(str)).set_index(['subjectID','s']).
       unstack().sort_values(by='s',axis=1))
final.columns=final.columns.map(''.join)
print(final)

           keys1     Values1 keys2 Values2
subjectID                                  
1          H1Date  10/30/2006    H1       4
2          H2Date   8/21/2006    H2     6.4