我有一个数据帧,其中一些行除了一个变量外没用。我想将那些行中的变量添加到上一行,然后删除无用的行。
在数据框中有一些行,其中唯一有用的信息是在变量上,所以我想保留这些信息。更准确地说,我的数据框看起来像
|cat1| cat2|var1|var2|
|A |x |1 |2 |
|A |x |1 |0 |
|A |x |. |5 |
|A |y |1 |2 |
|A |y |1 |2 |
|A |y |1 |3 |
|A |y |. |6 |
|B |x |1 |2 |
|B |x |1 |4 |
|B |x |1 |2 |
|B |x |1 |1 |
|B |x |. |3 |
而且我想得到
|cat1| cat2|var1|var2|
|A |x |1 |2 |
|A |x |1 |5(5+0)|
|A |y |1 |2 |
|A |y |1 |2 |
|A |y |1 |9(6+3)|
|B |x |1 |2 |
|B |x |1 |4 |
|B |x |1 |2 |
|B |x |1 |4(3+1)|
我试过像
test = df[df['var1'] == '.'].index
for num in test:
df['var2][num - 1] = df['var2][num - 1] + df['var2][num]
但它不起作用。
任何帮助,将不胜感激。
对于一个非常易读的解决方案,组合np.where
来选择shift
行var1
包含.
的行。使用-1
选择下一行。如果是这种情况,请添加下一行,否则只需填充原始行。之后,只需用.
删除所有行
df['var2_new'] = np.where(df['var1'].shift(-1) == '.',
df['var2'] + df['var2'].shift(-1), df['var2'])
df[df['var1'] != '.']
# cat1 cat2 var1 var2 var2_new
#0 A x 1 2 2.0
#1 A x 1 0 5.0
#3 A y 1 2 2.0
#4 A y 1 2 2.0
#5 A y 1 3 9.0
#7 B x 1 2 2.0
#8 B x 1 4 4.0
#9 B x 1 2 2.0
#10 B x 1 1 4.0