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问如何在不丢失数据的情况下使用pandas.shift()？
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Stack Overflow用户

提问于 2022-06-25 15:19:51

回答 2查看 64关注 0票数 2

我试图在不丢失最后一行的情况下向下移动.csv中的某些行。如果您使用df.shift(1)，它将返回移位的数据，删除最后一行数据。我想要的是在不丢失最后一行数据的情况下进行转换。

原件(数据)：

example1,example1
example2,example2
example3,example3

在data.shift(1)之后会发生什么

NaN,NaN
example1,example1
example2,example2

我想要的：

NaN,NaN
example1,example1
example2,example2
example3,example3

也许在最后创建一个用NaN填充的行可以解决这个问题？(我不知道如何用NaN填充单元格)。

下面是我选择某些行的实际代码：

import pandas
data = pandas.read_csv('path/test.csv', header=False,
yes = data.iloc[2:3].shift(1)
print(yes)

产出：

NaN,NaN
example2,example2

python

pandas

csv

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2022-06-25 16:24:47

首先：

          0         1
0  example1  example1
1  example2  example2
2  example3  example3

做：

import pandas as pd
import numpy as np

# Version 1:
df.index += 1
df.loc[0] = np.nan
df = df.sort_index()

# Version 2:
df.loc[-1] = np.nan
df = df.sort_index().reset_index(drop=True)

输出：

          0         1
0       NaN       NaN
1  example1  example1
2  example2  example2
3  example3  example3

票数 1

Stack Overflow用户

发布于 2022-06-25 15:39:37

采用添加一行的方法：

df = pd.DataFrame([['example1','example1'],['example2','example2'],['example3','example3']])
row = ['blank','blank']

df.loc[len(df)] = row

给予：

    0   1
0   example1    example1
1   example2    example2
2   example3    example3
3   blank   blank

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/72757931

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