Python：根据特定值将列拆分为串联的行答案

【问题标题】：Python: Splitting a Column into concatenated rows based on specific ValuesPython：根据特定值将列拆分为串联的行
【发布时间】：2022-01-24 04:59:16
【问题描述】：

我确信以前有人问过这样的问题，但我目前的搜索尝试没有找到解决方案。

我有一列文本值，例如：

import pandas as pd
df2 = pd.DataFrame({'text':['a','bb','cc','4','m','...']})
print(df2)

  text
0    a
1   bb
2   cc
3    4
4    m
5  ...

'text' 中的列由字符串、整数、浮点数和 nan 类型的数据组成。

我正在尝试合并（每个文本值之间有一个空格 ['']）所有文本值中间文本列中的每个数字（int/float），忽略 Nan 值，使每个连接集成为单独的行。

最有效的方法是什么？

我想可能将所有值读入一个字符串，去掉 Nan，如果遇到一个数字，然后连续拆分，但这似乎效率很低。

感谢您的帮助！

编辑：

期望的样本输出

     text
0    'a bb cc'
1    'm ...'

【问题讨论】：

你能提供一个示例输出吗？
更新了所需的样本输出
你想对列中的数字做什么？
这个操作看起来不太适合 pandas。它本质上是顺序的。作为旁注，你可以有两个连续的数字吗？如果是这样，预期的输出是什么？另外，这些数字是等间隔的吗？
数字可以删除，我不需要它们。这些数字在整个数据中的间距不相等。数字之间的文本值实际上是句子。

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

我会完全避免使用 pandas 进行此操作。相反，使用库模块more_itertools - 即split_at() 函数：

import more_itertools as mit

def test(x): # Test if X is a number of some sort or a nan
    try: float(x); return True
    except: return False

result = [" ".join(x) for x in mit.split_at(df2['text'].dropna(), test)]
# ['a bb cc', 'm ...']
df3 = pd.DataFrame(result, columns=['text',])

附：在平均组长度为 10 的 13,000 行数据帧上，该解决方案比 jezrael 提出的 pandas 解决方案快 2 倍（0.00087 秒对 0.00156 秒）。确实，差别不大。

【讨论】：

这给了我 AttributeError: 'int' object has no attribute 'isdigit'
上次编辑之后尝试过解决方案吗？
所以，这似乎现在运行没有错误（给出与 Jezrael 的解决方案相同的文本结果），但在输出数据框中似乎有很大的空格（例如，索引 2-8 是空白和数据框中的索引 1 和 9 中有文本）
我添加了一个功能，可以删除那些空格，还解决了@jezrael 对 nans 的担忧。
据我了解，您添加的功能是 .dropna()。这纠正了大多数空白的问题，但那里仍然有一组空白。我检查了类型，它们似乎是字符串类型。所以我猜这意味着这些是“”字符串？

【解决方案2】：

您可以将列转换为数字并测试非缺失值，因此为数字行获取Trues，然后在DataFrame.loc 中通过~ 仅过滤倒置掩码中的非数字，并通过累积总和通过@ 掩码聚合987654322@ 与聚合 join:

#for remove NaNs before solution
df2 = df2.dropna(subset=['text'])

m = pd.to_numeric(df2['text'], errors='coerce').notna()

df = df2.loc[~m, 'text'].groupby(m.cumsum()).agg(' '.join).reset_index(drop=True).to_frame()
print (df)
      text
0  a bb cc
1    m ...

【讨论】：

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