将列值附加到行 pandas

Question

df = pd.DataFrame()
df['col1'] = ('y','y','y')
df['col2'] = ('a','b','c')
df['col3'] = ('x','x','x')
print df

我有这个 df 并试图将 b、c 复制或移动到第一行的新列。 我试过pivot_table、pd.groupby和for index, row in top.iterrows():

但df 中可能并不总是三行。因此，如果没有任何行，则不要执行任何操作。

这是我最后一次尝试。我不记得我用.groupby 或pivot_table 尝试了什么

for index, row in df.iterrows():
    df1['col2'+row] = df1['col2'][row]
    top_comb = top_comb.append(top)

Col1 | Col2 | Col3 | Col21 | Col22 
 y   |   a  |  x   |  b    |   c  

Answer 1

如果您希望输出为单行，您可以执行以下操作：

if len(df) > 1:
    new_df = df.col2.loc[1:].to_frame().T.reset_index(drop=True)
    new_df.columns = [f'col2{i+1}' for i in range(len(new_df.columns))]
    pd.concat([df.loc[0, :].to_frame().T, new_df], axis=1)


  col1 col2 col3 col21 col22
0    y    a    x     b     c

Answer 2

尝试：

df1 = df.groupby(['col1', 'col3'], as_index=False).agg(list)
df = pd.concat([df1, df1.pop('col2').apply(pd.Series).add_prefix('col2')], 1)