Question

我想按以下方式合并单元格。

之前：

|   | test1 | test2 | test3 |
| -:|:----- |:----- | -----:|
| 0 | value | value | value |
| 1 | test4 | test5 |
| 2 | value | value |
| 3 | test6 | test7 | test8 |
| 4 | value | value | value |
| 5 | test9 | test0 |
| 6 | value | value |

之后：

|   | test1 | test2 | test3 | test4 | test5 | test6 | test7 | test8 | test9 | test0 |
| -:|:----- |:----- | ----- |:----- |:----- |:----- |:----- |:----- |:----- | -----:|
| 0 | value | value | value | value | value | value | value | value | value | value |

我想在熊猫的帮助下使用Python代码更改单元格。请帮我解决一下这个。谢谢。

Answer 1

这是您可以做的。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'test1 ':['15','test4','79', 'test6', '34', 'test9', '323'],
                   'test2 ':['78','test5','45', 'test7', '4', 'test10', '34'],
                   'test3 ':['8','','', 'test8', '56', '', '']})
print("Original Dataframe")
print(df)

df1 = pd.DataFrame()
col_names = []
col_names = df.iloc[1::2, :].to_numpy('str').tolist()
row_values = df.iloc[2::2, :].to_numpy('str').tolist()
col_names = [j for sub in col_names for j in sub if j!= '']
row_values = [j for sub in row_values for j in sub if j!= '']
df1 = pd.DataFrame([row_values], columns= col_names)
print("Dataframe 1")
print(df1)

df2 = df.iloc[[0, ]]
print("Dataframe 2")
print(df2)

df3 = pd.concat([df2, df1], axis=1)
print("Dataframe Result")
print(df3)

df1包含除第一个数据外的所有数据。 df2仅包含原始列和第一行。最后，将df1 and df2连接起来形成df3。
这样会为您提供输出：

Original Dataframe
  test1   test2  test3 
0     15      78      8
1  test4   test5       
2     79      45       
3  test6   test7  test8
4     34       4     56
5  test9  test10       
6    323      34       
Dataframe 1
  test4 test5 test6 test7 test8 test9 test10
0    79    45    34     4    56   323     34
Dataframe 2
  test1  test2  test3 
0     15     78      8
Dataframe Result
  test1  test2  test3  test4 test5 test6 test7 test8 test9 test10
0     15     78      8    79    45    34     4    56   323     34

Answer 2

从第1行开始切片，并用melt对其进行预处理，以制成s系列。将s的偶数行切成列，将奇数行切成值，并从这些列和值构造一个新的数据帧。最后，加入原始df的第0行

Sample df:
    test1   test2   test3
0  value1  value2  value3
1   test4   test5     NaN
2  value4  value5     NaN
3   test6   test7   test8
4  value6  value7  value8
5   test9   test0     NaN
6  value9  value0     NaN

s = df.iloc[1:].melt().dropna()['value']
cols = s[0::2].tolist()
vals = s[1::2].tolist()
df_final = df.iloc[[0]].join(pd.DataFrame([vals], columns=cols)).sort_index(1)

Out[140]:
    test0   test1   test2   test3   test4   test5   test6   test7   test8  \
0  value0  value1  value2  value3  value4  value5  value6  value7  value8

    test9
0  value9

如何使用熊猫进行细胞合并

2 个答案: