通过迭代在Pandas DataFrame中合并行 [英] Combining rows in pandas DataFrame by iterating

查看:52
本文介绍了通过迭代在Pandas DataFrame中合并行的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

如何从以下DataFrame中获得预期的结果

How can I achieve the expected result from the following DataFrame

 df
            col_1             col_2    col_3
     0  Non-Saved    www.google.com   20,567
     1             www.facebook.com      
     2             www.linkedin.com      
     3      Saved     www.Quora.com    6,337
     4                www.gmail.com      

预期结果:

            col_1              col_2    col_3
     0  Non-Saved     www.google.com   20,567
                    www.facebook.com
                    www.linkedin.com
     1  Saved          www.Quora.com    6,337
                       www.gmail.com   

通过合并col_1和col_3中的空字符串,从5行到2行.另外,将col_2中的值串联到一个单元格中.谁能帮助我使用用户定义的功能来做到这一点?

From 5 rows to 2 rows by merging the empty strings in col_1 and col_3. Also, concatenating values in col_2 into one cell. Can anyone help me with an user-defined function to do this?

推荐答案

让我们尝试:

df = df.apply(lambda x: x.str.strip()).replace('',np.nan)

df.groupby(df.col_1.ffill())\
  .agg({'col_2': lambda x: ' '.join(x) ,'col_3':'first'})\
  .reset_index()

输出:

       col_1                                             col_2   col_3
0  Non-Saved  www.google.com www.facebook.com www.linkedin.com  20,567
1      Saved                       www.Quora.com www.gmail.com   6,337

这篇关于通过迭代在Pandas DataFrame中合并行的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!

查看全文
登录 关闭
扫码关注1秒登录
发送“验证码”获取 | 15天全站免登陆