[英]Split row into 2 based on condition pandas
我有一个如下的CSV。 当c2,c3都是一些数字时,我想复制行。 像最后一行
Initial input
C1,C2,C3
1,2,NaN
1,NaN,3
2,4,5 #both C2C3 not NaN change this row to 2 separate rows
Expected output
C1,C2,C3
1,2,NaN #nochange
1,NaN,3 #nochange
2,NaN,5 #split1
2,4,NaN #split2
这看起来很简单,但我找不到方法。
您可以使用:
notnull
和boolean indexing
过滤 concat
df
与删除列drop
FloatIndex
以供以后排序-新行始终位于第一个之后 concat
行与NaNs
- ~
是反演布尔面具 sort_index
和删除FloatIndex
通过reset_index
print (df)
C1 C2 C3
0 1 2.0 NaN
1 4 7.0 8.0
2 1 NaN 3.0
3 2 4.0 5.0
mask = df['C2'].notnull() & df['C3'].notnull()
df1 = df[mask]
df1 = pd.concat([df1.drop('C2',1), df1.drop('C3',1)])
df1.index = df1.index.where(df1.index.duplicated(keep='last'), df1.index + .1)
print (df1)
C1 C2 C3
1.0 4 NaN 8.0
3.0 2 NaN 5.0
1.1 4 7.0 NaN
3.1 2 4.0 NaN
df2 = pd.concat([df[~mask], df1]).sort_index().reset_index(drop=True)
print (df2)
C1 C2 C3
0 1 2.0 NaN
1 4 NaN 8.0
2 4 7.0 NaN
3 1 NaN 3.0
4 2 NaN 5.0
5 2 4.0 NaN
声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.