移位熊貓數據框的參差不齊的行以使用部分字符串搜索來清理數據

Question

從.csv文件導入數據后，我有一些看起來與此類似的數據（盡管要排序幾百列和幾千行）：

         4        5        6      7       8       9        10     11    12      13         14         15   16
0   302255Z  09005KT        1  1/4SM      BR     CLR  M00/M00  A3044   RMK    AO2A     SLP311  T10021002   $;
1   302232Z  08003KT        1    1/4      BR     CLR  M00/M00  A3044   RMK    AO2A     SLP310         $;  NaN
2   302225Z  09005KT        1  1/2SM      BR     CLR  M00/M00  A3044   RMK    AO2A     SLP309         $;  NaN
3   302155Z  08003KT        2  1/2SM      BR     CLR  M00/M00  A3043   RMK    AO2A     SLP306  T10001000   $;
4   302055Z  09004KT      3SM     BR     CLR   00/00    A3042    RMK  AO2A  SLP304  T00020002      56001   $;
5   301955Z  00000KT      3SM     BR     CLR   01/01    A3042    RMK  AO2A  SLP304  T00080008         $;  NaN
6   301855Z  09006KT      3SM     BR  FEW055   01/01    A3042    RMK  AO2A  SLP303  T00110011         $;  NaN
7   301655Z  10004KT        2  1/2SM      BR  FEW050  M00/M00  A3041   RMK    AO2A     SLP301  T10031003   $;
8   301610Z  09004KT        2  1/2SM      BR     CLR    00/00  A3041   RMK    AO2A     SLP301         $;  NaN
9   301555Z     AUTO  08005KT   4800      BR     CLR    01/01  A3041   RMK     AO2     SLP300  T00070007   $;
10  301509Z     AUTO  06003KT   4800      BR     CLR    01/01  A3041   RMK     AO2     SLP300         $;  NaN
11  301449Z     AUTO  10003KT   4000      BR     CLR    01/01  A3041   RMK     AO2     SLP300         $;  NaN
12  301355Z     AUTO  07004KT   6000      BR     CLR    02/02  A3041   RMK     AO2     SLP300  T00230023   $;
13  301255Z     AUTO  07003KT   6000      BR     CLR    02/02  A3041   RMK     AO2     SLP299  T00200020   $;
14  301055Z     AUTO  00000KT   9000      BR     CLR    04/04  A3040   RMK     AO2     SLP298  T00360036   $;

我放棄了嘗試轉移所有內容以正確匹配的方法。 取而代之的是，我嘗試創建一個新列，該列結合了第5和第6列中以KT結尾的值的條目。 我正在為從T開始的那些值創建第二個新列。

首先，我嘗試在第5行和第6行中拉出所有滿足我的條件的數據，如下所示：

df1=df[df[5].str.contains("KT")].iloc[:,[0,5]]
df2=df[df[6].str.contains("KT")].iloc[:,[0,6]]

.iloc值是嘗試將結果合並在一起。 必須有一種輕松的方法來格式化該格式。 有什么想法嗎？

如果有幫助，這里有一個更簡單的數據集：

row1=['a','b','c1K','d','e','foo','foo','f1111T','g','$']
row2=['a','b','foo','c2K','d','e','f4321T','g','$','$']
row3=['a','b','c3K','d','e','f1234T','g','$']
df=ps.DataFrame(zip(row1,row2,row3)).T
df1=df[df[2].str.contains("K")].iloc[:,[0,2]]
df2=df[df[3].str.contains("K")].iloc[:,[0,3]]

嘗試ps.concat（[df1，df2]，axis = 0，join ='outer'）並沒有給出我想要的東西

   0    2    3
0  a  c1K  NaN
2  a  c3K  NaN
1  a  NaN  c2K

像這樣的東西會更漂亮：

      0   
1  a  c1K  
2  a  c3K 
3  a  c2K

Answer 1

可以一次完成以下操作（使用loc因為iloc不允許布爾掩碼）：

df1 = df[df[5].str.contains("KT")].iloc[:,[0,5]]

df1 = df.loc[df[5].str.contains("KT"), [0, 5]]

為了獲得最終結果，您可以將它們合並為一個系列（以避免對齊列），或者在確認之前將列的名稱更改為更具描述性：

df1.columns = ['letter', 'code']
df2.columns = ['letter', 'code']
pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True)