如何根據列的值重命名列名

Question

我需要安排一個 Pandas DataFrame 的值不在右列中。 我想根據我擁有的前綴重新排列單元格中的值，並將“未知”列及其值推到 dataframe 的末尾。

我有以下 dataframe：

我正在尋找的 output 是：“已知”值具有 header 而未知數（5、6）到最后。 “規則”：如果沒有帶有“|”的單元格在列中，則列名將不會更改。

我可以嘗試的任何建議都對解決這個問題非常有幫助。

Answer 1

嘗試這個：

import pandas as pd
rename_dict = {} # reset rename dictionay
df = pd.DataFrame({'1':['name | Steve', 'name | John'],  
                   '2':[None, None],
                    '3':[None , 'age | 50']})
for col in df.columns:
    vals = df[col].values # look at values in each column
    vals =  [x for x in vals if x] # remove Nulls
    vals = [x for x in vals if '|' in x] # leave values with | only
    if len(vals) > 0:
        new_col_name = vals[0].split('|')[0] # getting the new column name
        rename_dict[col] = new_col_name # add column names to rename dictionay
df.rename(columns=rename_dict, inplace = True) # renaming the column name
df

          name      2      age 
0  name | Steve  None      None
1   name | John  None  age | 50

Answer 2

它看起來有點棘手，並不完全符合您的預期，但它可能會讓您了解如何解決您的任務：

df = pd.DataFrame([['email | 1@mail.com','name | name1','surname | surname1','','',''],
                   ['email | 2@mail.com','','name | name2','occupation | student','surname | surname2','abc | 123']])


df.apply(lambda x: pd.Series(dict([tuple(i.split(' | ')) for i in x.tolist() if i])),axis=1)

>>> out
'''
   abc       email   name occupation   surname
0  NaN  1@mail.com  name1        NaN  surname1
1  123  2@mail.com  name2    student  surname2

Answer 3

你可以試試這個解決方案：

my_dict = {}
def createDict(ss):
    for i in range(1, 7, 1):
        sss = ss[i].split('|')
        if len(sss) > 1:
            if sss[0].strip() in my_dict:
                my_dict[sss[0].strip()].append(ss[i])
            else:
                my_dict[sss[0].strip()] = [ss[i]]


df = df.apply(lambda x: createDict(x), axis=1)
dff = pd.DataFrame.from_dict(my_dict, orient='index')
dff = dff.transpose()

print(dff)

希望這能回答你的問題。