pandas 在条件下移动列数据 [英] Pandas shift column data upon condition

问题描述

我有 dataframe ，看起来像这样。

    Name    Val Rating  
0   ABC     123 B + 
1   DEF     234 B + 
2   567     B-  NaN
3   GHI     890 D

但我希望通过检查（col ['Name']）到下一列来转移数据（col ['Val']）并连续转移。此外，如果发生转换，则更改行 index 值。我希望以下 dataframe 作为输出。

but instead I want to shift the data by checking (col['Name']) to next column (col['Val']) and successively shifting. Also if the shifting happens change the row index value. I want the following dataframe as output.

    Name    Val Rating  
0   ABC     123 B + 
1   DEF     234 B + 
    NaN     567 B - 
2   GHI     890 D

有谁知道怎么做？

推荐答案

你可以通过布尔值掩码来移动行：

You can shift rows by boolean mask:

mask = pd.to_numeric(df['Name'], errors='coerce').notnull()
df[mask] = df[mask].shift(axis=1)
print (df)
  Name  Val Rating
0  ABC  123    B +
1  DEF  234    B +
2  NaN  567     B-
3  GHI  890      D

细节：

print (pd.to_numeric(df['Name'], errors='coerce'))
0      NaN
1      NaN
2    567.0
3      NaN
Name: Name, dtype: float64

如果确实需要将索引值替换为空字符串可以创建帮助系列和 reindex 。

If really need replace index values to empty strings is possible create helper Series and reindex.

但不建议这样做，因为性能问题和此索引可能的某些功能应该失败。

But this is not recommended because performance problem and possible some function with this index should failed.

i = df.index[~mask]
df.index = pd.Series(range(len(i)), index=i).reindex(df.index, fill_value='')
print (df)
  Name  Val Rating
0  ABC  123    B +
1  DEF  234    B +
   NaN  567     B-
2  GHI  890      D

这篇关于 pandas 在条件下移动列数据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！