使用布尔逻辑清理 pandas 中的 DF

Question

df

shape   square
shape   circle
animal   NaN
NaN dog
NaN cat
NaN fish
color   red
color   blue

desired_df

shape   square
shape   circle
animal  dog
animal  cat
animal  fish
color   red
color   blue

我有一个 df 包含需要规范化的信息。

我注意到一种模式，它指示如何连接列和规范化数据。

如果在 Col1 != NaN 和 Col2 == NaN 中并且直接在下一行 Col1 == NaN 和 Col2 != NaN 中，则 Col1 和 Col2 中的值应该连接。这一直持续到到达包含值 Col1 != NaN 和 Col2 !=NaN 的行 .

pandas有没有办法解决这个问题？

我正在考虑的第一步是创建一个附加列以包含 True/False 值以确定要加入的列，但是，一旦这样做，我不确定如何在 Col1 中分配值到 Col2 中的所有相关值。

有什么建议可以达到预期的效果吗？

Answer 1

如果您确定的模式是启发式的，但我很难遵循，您可以尝试 pd.Series.ffill 和 pd.Series.bfill 来达到您想要的结果：

df[0] = df[0].ffill()
df[1] = df[1].bfill()

然后删除重复项：

df = df.drop_duplicates()

print(df)

        0       1
0   shape  square
1   shape  circle
2  animal     dog
4  animal     cat
5  animal    fish
6   color     red
7   color    blue