如何在pandas df列中删除和移位值

Question

我有一只pandas df ，我想操纵它，所以它是有序的。 所以对于下面的df ，我想订购['I'] 。 因此，数值将为10-50。 我有2个选项可以做到这一点;

1）尝试删除列['G']或['H'] 。 因此，如果值为== X则删除。

2）尝试在== X时合并相同列中的值

import pandas as pd

d = pd.DataFrame({
        'J' : [10,'B','C','C',50],
        'I' : ['B',20,30,40,'C'],
        'H' : ['X','A','C','B','X'],         
        'G' : ['X', 'B', 'A','B','X'],                                 
        })

输出：

   G  H   I   J
0  X  X   B  10
1  B  A  20   B
2  A  C  30   C
3  B  B  40   C
4  X  X   C  50

选项1是我们从Column H删除X ，预期的输出是：

   G  H   I   J
0  X  B  10
1  B  A  20   B
2  A  C  30   C
3  B  B  40   C
4  X  C  50

选项2是我们在Column GH X上合并，预期输出将是：

   G   H   I   J
0  XX  B  10
1  B   A  20   B
2  A   C  30   C
3  B   B  40   C
4  XX  C  50

我玩过df = df.drop(df.H == 'X')但这会删除整行。

Answer 1

选项1：

对于符合条件df.H == 'X'行，您可以使用向左移动值：

使用以下变量定义：

hij = ['H', 'I', 'J']
x = df.H=='X'

我们可以简洁地编写班次任务。

df.loc[x, hij] = df.loc[x, hij].apply(lambda x: x.shift(-1), axis=1)
outputs:
    G   H   I   J
0   X   B   10  NaN
1   B   A   20  B
2   A   C   30  C
3   B   B   40  C
4   X   C   50  NaN

选项2：

同样的原则，但需要两个陈述。

我们可以将H到G

df.loc[x, 'G'] = df.loc[x, 'G'] + df.loc[x, 'H']
# df.loc[x, 'G'] = df.loc[x, ['G, 'H']].sum(axis=1)
# or df.loc[x, ['G', 'H']].apply(np.sum, axis=1)
# or df.loc[x, 'G'] = df.loc[x, ['G', 'H']].apply(lambda x: (x + x.shift(-1))[0], axis=1)

并按选项1移动

df.loc[x, hij] = df.loc[x, hij].apply(lambda x: x.shift(-1), axis=1)
final output:
    G   H   I   J
0   XX  B   10  NaN
1   B   A   20  B
2   A   C   30  C
3   B   B   40  C
4   XX  C   50  NaN

Answer 2

如果在G或H列中为X ，则更一般的解决方案应该是更改条件，然后合并并按条件shift ：

d = pd.DataFrame({
        'J' : [10,'B','C','C',50, 60],
        'I' : ['B',20,30,40,'C', 'D'],
        'H' : ['X','A','C','B','X', 'Y'],         
        'G' : ['Y', 'B', 'A','B','X', 'X'],                                 
        }, columns=list('GHIJ'))
print (d)
   G  H   I   J
0  Y  X   B  10
1  B  A  20   B
2  A  C  30   C
3  B  B  40   C
4  X  X   C  50
5  X  Y   D  60

---

m = d[['G','H']].eq('X').any(axis=1)
print (m)

0     True
1    False
2    False
3    False
4     True
5     True
dtype: bool

d['H'] = d['G'] + d['H'] 
d[m] = d[m].shift(-1, axis=1)
print (d)
    G   H   I    J
0  YX   B  10  NaN
1   B  BA  20    B
2   A  AC  30    C
3   B  BB  40    C
4  XX   C  50  NaN
5  XY   D  60  NaN 

Answer 3

对于你的问题一，将'X'替换为np.nan，然后对数据框进行排序（移动值）

d.replace({'H':{'X':np.nan}}).apply(lambda x: sorted(x, key=pd.isnull),1).fillna('')
Out[234]:
   G  H   I  J
0  X  B  10
1  B  A  20  B
2  A  C  30  C
3  B  B  40  C
4  X  C  50

对于问题二：首先使用np.where创建dG，然后我们就像上面那样做

d.G=np.where((d.G=='X')&(d.H=='X'),'XX',d.G)

d.replace({'H':{'X':np.nan}}).apply(lambda x: sorted(x, key=pd.isnull),1).fillna('')


Out[242]: 
    G  H   I  J
0  XX  B  10   
1   B  A  20  B
2   A  C  30  C
3   B  B  40  C
4  XX  C  50   

Answer 4

你可以去np.where并shift ie

ndf = pd.DataFrame(np.where((d['H']=='X')[:,None],
                       d.assign(H=d.H+d.G).shift(-1,axis=1), #only d.shift(...) in case you dont want to add  
                       d), columns=d.columns)

    G  H   I    J
0  XX  B  10  NaN
1   B  A  20    B
2   A  C  30    C
3   B  B  40    C
4  XX  C  50  NaN