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合并行与数据帧pandas中的下一行

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我在pandas中有一个包含多列的数据帧 . 我想将每一行与下一行合并 . 例:

输入数据帧:

A   B   C
a1  a2  a3
b1  b2  b3
c1  c1  c3
d1  d2  d3

输出数据帧:

A1   B1   C1  A2   B2   C2
a1   a2   a3  b1   b2   b3
b1   b2   b3  c1   c2   c3
c1   c2   c3  d1   d2   d3
d1   d2   d3  NaN  NaN  NaN

我想到的解决方法是复制原始数据帧,将索引更改为索引 - 1,然后按索引合并两个数据帧 . 还有其他解决方案吗?

2 回答

  • 1

    shiftjoinconcatassign一起使用,对于新列名称add_suffix非常有用:

    df1 = df.add_suffix('1').join(df.shift(-1).add_suffix('2'))
    

    df1 = pd.concat([df.add_suffix('1'), df.shift(-1).add_suffix('2')], axis=1)
    

    df1 = df.add_suffix('1').assign(**df.shift(-1).add_suffix('2'))
    
    
    print (df1)
       A1  B1  C1   A2   B2   C2
    0  a1  a2  a3   b1   b2   b3
    1  b1  b2  b3   c1   c1   c3
    2  c1  c1  c3   d1   d2   d3
    3  d1  d2  d3  NaN  NaN  NaN
    
  • 2

    你可以用

    In [204]: pd.concat([df.add_suffix(1), df[1:].reset_index(drop=True).add_suffix(2)],
                        axis=1)
    Out[204]:
       A1  B1  C1   A2   B2   C2
    0  a1  a2  a3   b1   b2   b3
    1  b1  b2  b3   c1   c1   c3
    2  c1  c1  c3   d1   d2   d3
    3  d1  d2  d3  NaN  NaN  NaN
    

    并且,将其扩展为通用用途

    In [206]: N = 3   # Say 3 more times
    
    In [207]: pd.concat([df.add_suffix(1)] + 
                        [df[x+1:].reset_index(drop=True).add_suffix(x+2)
                         for x in range(N)], axis=1)
    Out[207]:
       A1  B1  C1   A2   B2   C2   A3   B3   C3   A4   B4   C4
    0  a1  a2  a3   b1   b2   b3   c1   c1   c3   d1   d2   d3
    1  b1  b2  b3   c1   c1   c3   d1   d2   d3  NaN  NaN  NaN
    2  c1  c1  c3   d1   d2   d3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
    3  d1  d2  d3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
    

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