扁平化熊猫df

Question

我正在尝试flatten一个pandas df。对于df下面的内容，我尝试将名称上Column E移，并将其他列向右移动。import pandas as pdd = ({    'D' : ['08:00:00','X','08:10:00','X'],    'H' : ['1','','1',''],               'B' : ['Stop','X','Res','X'],    'A' : ['X','','X',''],    'C' : ['En','X','Se','X'],    'E' : ['M','John','M','Gary'],    'F' : ['Place','','Place',''],    })df = pd.DataFrame(data=d)输出：   A     B   C         D     E      F  H0  X  Stop  En  08:00:00     M  Place  11        X   X         X  John          2  X   Res  Se  08:10:00     M  Place  13        X   X         X  Gary          而我的预期输出是：   A     B   C         D     E      F  G0  X  Stop  En  08:00:00  John  Place  11  X   Res  Se  08:10:00  Gary  Place  1我已经尝试过df = pd.DataFrame(np.column_stack((df.iloc[::2], df.iloc[1::2, [0]])), columns=['A','B','C','D','E','F','G','H'])但这会删除名称：   A     B   C         D  E      F  G  H  0  X  Stop  En  08:00:00  M  Place  1   1  X   Res  Se  08:10:00  M  Place  1  

Answer 1

假设：示例中看到的“每隔一行”的规则适用于整个数据集

df2 = df[df.columns[:4]].iloc[::2].reset_index(drop=True)

df3 = df[df.columns[4]].iloc[1::2].reset_index(drop=True)

df4 = df[df.columns[5:]].iloc[::2].reset_index(drop=True)

pd.concat([df2, df3, df4], axis=1)

Answer 2

这是一种实现方法：

df = df.reindex(sorted(df.columns), axis=1)

sliced = df[::2].copy()

# creating a slot for the 'E' column

sliced.rename(columns={'E': 'F', 'F': 'G'}, inplace=True)    

sliced['E'] = df[1::2]['E'].values

sliced = sliced.reindex(sorted(sliced.columns), axis=1)

输出：

   A     B   C         D     E  F      G  H

0  X  Stop  En  08:00:00  John  M  Place  1

2  X   Res  Se  08:10:00  Gary  M  Place  1