连接Pandas DataFrame中的行

Question

我对Pandas的DataFrame对象有问题。

我已经读取了csv文件，并且有这样的DataFrame：

我想用符号“ |”连接行之间的行， 它应该看起来像这样：

具有类似Pandas的功能，以特定的分隔符连接行 或者我应该如何实现

Answer 1

我假设感兴趣的列的名称为 txt 。

定义以下函数以连接组的内容 字段：

def concatRows(grp):
    tt = grp[grp != '|'].to_list()
    rv = ' '.join(tt)
    return rv if len(rv) > 0 else None

在您的样本数据中，我注意到有关最后一行的“边缘情况”： 它包含一个空字符串，应丢弃 （而不是创建一个空行）。

要考虑到这一点，上述功能会检测到这种情况，然后 返回 None （稍后将进行实际删除）。

然后通过以下方式应用此功能：

df.groupby((df.txt == '|').cumsum()).txt.apply(concatRows).dropna()

请注意，（df.txt =='|'）。cumsum（）返回以下组：

• 第1组-索引为0-2（无任何'|'）的行。
• 第2组-索引为3-7（以'|'开头）的行。
• 依此类推。

因此 grp [grp！='|'] 删除了元素=='|' （如果有）。 然后 rv 包含联接结果。 但是，如果 rv 是空字符串，则会返回 None 。

然后，通过最终调用 dropna 删除所有 None 情况。

Answer 2

如果您的列不太大，可以用它做成一个字符串，然后在'|'处分割它。最后，创建一系列新的结果列表。

se = pd.Series(['foo', 'foobar', '|', 'bar', '|', '|', 'alpha'])
print(se)

0       foo
1    foobar
2         |
3       bar
4         |
5         |
6     alpha
dtype: object

se = pd.Series(se.str.cat(sep=' ').split('|'))
se = se.loc[se.ne(' ')].reset_index(drop=True)

# with the last step you remove ' ' elements created from consecutive '|'s.
print(se)

0    foo foobar 
1           bar 
2          alpha
dtype: object

se 是DataFrame的列。