大熊猫在时间表中跳过停止

Question

我试图跳过如下所示的 Pandas 时间表中的一些站点：    departure   arrival     in  out0   a           b           1   01   b           '#delete'   2   02   '#delete'   d           0   33   d           e           1   1我尝试跳过时间表中的 #delete 值并加入输入和输出值：    departure   arrival     in  out0   a           b           1   01   b           d           2   32   d           e           1   1有谁知道如何实现这一目标？编辑：对文的解决方案稍作修改对我有用：df = df.mask(df=="#delete")df.arrival = df.arrival.fillna(method='ffill')df.departure = df.departure.fillna(method='bfill')df = df.groupby(['arrival', 'departure']).sum()

Answer 1

更像是自定义fillna问题

df=df.mask(df=="'#delete'")

df.departure=df.departure.ffill()

df.arrival=df.arrival.bfill()

df.groupby(['departure','arrival'],as_index=False).sum()

Out[761]: 

  departure arrival  in  out

0         a       b   1    0

1         b       d   2    3

2         d       e   1    1

Answer 2

像这样的东西（未经测试）：

skipfrom = np.where(df.arrival == '#delete')[0]

skipto = skipfrom + 1

df.arrival[skipfrom] = df.arrival[skipto].values

df.out[skipfrom] = df.out[skipto].values

df = df[df.departure != '#delete']