Pandas：从前一行和不同列中选择值答案

【问题标题】：Pandas: Selecting value from preceding row and different columnPandas：从前一行和不同列中选择值
【发布时间】：2017-12-08 06:43:51
【问题描述】：

我需要从现有数据框创建一个新数据框。下面的例子将解释我的意思。对于 column2 和 column3 中的每个值，我需要创建一个新行，其中包含前面 column1 中的值。我不确定如何使用 pandas 选择该值。

index column1 column2 column3
  0    shop1
  1             34       0
  2             32       0
  3             35       1
  4    shop2
  5             52       1
  6             57       0

结果数据框：

index column1 column2 column3
  0    shop1    34       0
  1    shop1    32       0
  2    shop1    35       1
  3    shop2    52       1
  4    shop2    57       0

我已经搜索了 stackoverflow 和 pandas 文档，但找不到如何执行此操作。任何帮助表示赞赏，谢谢。

【问题讨论】：

column1.fillna(method='ffill') 然后删除column2 或column3 中具有空值的行怎么样？
该死，这实际上非常简单......我不敢相信我什至没有想到这一点。非常感谢！

标签： python pandas numpy dataframe

【解决方案1】：

使用ffill() 和dropna：

df.assign(column1=df.column1.ffill()).dropna()

输出：

   index column1  column2  column3
1      1   shop1     34.0      0.0
2      2   shop1     32.0      0.0
3      3   shop1     35.0      1.0
5      5   shop2     52.0      1.0
6      6   shop2     57.0      0.0

而且，如果你想清理索引：

df.assign(column1=df.column1.ffill()).dropna().drop('index',1).reset_index(drop=True)

  column1  column2  column3
0   shop1     34.0      0.0
1   shop1     32.0      0.0
2   shop1     35.0      1.0
3   shop2     52.0      1.0
4   shop2     57.0      0.0

【讨论】：

【解决方案2】：

如果这些是空白，您需要先填写 N/A

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(dict(column1=["shop1","","","shop2",""],column2=["",34,32,"",35]))
df = df.mask(df == '')
df.column1 = df.column1.fillna(method='pad')
df = df.dropna(axis=0,how='any').reset_index(drop=True)

print(df)

  column1 column2
0   shop1      34
1   shop1      32
2   shop2      35

【讨论】：