格式化熊猫数据帧

Question

我目前有一个看起来像这样的表格：

但我希望它看起来像这样：

当只有一个联赛时，我可以让它看起来像它，但是当有多个联赛时，我不知道该怎么做。如果无法完成，那么我会手动对其进行格式化，但最好在将其保存到文件之前自动进行格式化。

df.drop(df.columns[2], axis=1, inplace=True) # get rid of All column
df.drop(df.columns[3], axis=1, inplace=True) # get rid of KO column
df.drop(df.columns[4], axis=1, inplace=True) # get rid of All.1 column
df.columns = ['League', 'Home', 'Home Team', 'Away Team', 'Away'] # rename columns
df = df.replace(to_replace=np.nan, value='0%') # replace NaN values with 0%
for x in range(len(df.index)):
    df.loc[x,'League'] = df.loc[0,'League'] # get league name and copy it to every row in column 0
df = df.drop(df.index[0]) # get rid of top row

这是我当前的代码，用于删除我不想要的列并复制联赛名称，但它仅适用于只有一个联赛而不是多个联赛的情况。

任何解决方案将不胜感激。

Answer 1

你可以试试：

df1 = df.ffill()
df1 = df1[~df1.eq(df1['Unnamed: 0'], axis='index').all(1)]

---

df1：

    Unnamed: 0  Home    All Home Team   KO      Away Team   All.1   Away
1   League 1    100%    50% Team 1      23:00   Team 2      0%      0%
2   League 1    100%    50% Team 3      23:00   Team 4      53%     53%
4   League 2    75%     75% Team 5      20:00   Team 6      29%     29%
6   League 3    50%     75% Team 7      14:00   Team 8      50%     67%
7   League 3    0%      17% Team 9      14:00   Team 10     50%     50%