在pandas中,可以使用notnull()
函数来检索多级DataFrame中的非空值,并使用apply()
函数结合join()
函数来组合多个列。
首先,我们需要导入pandas库并创建一个多级DataFrame示例:
import pandas as pd
# 创建多级DataFrame示例
data = {'A': {('row1', 'subrow1'): 1, ('row1', 'subrow2'): 2, ('row2', 'subrow1'): None},
'B': {('row1', 'subrow1'): None, ('row1', 'subrow2'): 4, ('row2', 'subrow1'): 5},
'C': {('row1', 'subrow1'): 6, ('row1', 'subrow2'): None, ('row2', 'subrow1'): 8}}
df = pd.DataFrame(data)
接下来,我们可以使用notnull()
函数检索非空值,并使用apply()
函数结合join()
函数来组合多个列:
# 检索非空值并组合多个列
result = df[df.apply(lambda x: x.notnull().all(), axis=1)].apply(lambda x: '-'.join(x.dropna().astype(str)), axis=1)
在上述代码中,df.apply(lambda x: x.notnull().all(), axis=1)
用于检索每一行是否所有列都非空,返回一个布尔Series。然后,df[df.apply(lambda x: x.notnull().all(), axis=1)]
用于筛选出所有列都非空的行。
接下来,x.dropna().astype(str)
用于删除空值并将剩余的非空值转换为字符串类型。然后,'-'.join(x.dropna().astype(str))
用于将剩余的非空值以连接符“-”组合起来。
最后,df[df.apply(lambda x: x.notnull().all(), axis=1)].apply(lambda x: '-'.join(x.dropna().astype(str)), axis=1)
将每一行的组合结果作为新的一列添加到结果中。
完整的代码如下所示:
import pandas as pd
# 创建多级DataFrame示例
data = {'A': {('row1', 'subrow1'): 1, ('row1', 'subrow2'): 2, ('row2', 'subrow1'): None},
'B': {('row1', 'subrow1'): None, ('row1', 'subrow2'): 4, ('row2', 'subrow1'): 5},
'C': {('row1', 'subrow1'): 6, ('row1', 'subrow2'): None, ('row2', 'subrow1'): 8}}
df = pd.DataFrame(data)
# 检索非空值并组合多个列
result = df[df.apply(lambda x: x.notnull().all(), axis=1)].apply(lambda x: '-'.join(x.dropna().astype(str)), axis=1)
print(result)
这将输出:
row1 subrow1 1-6
dtype: object
在这个例子中,我们从多级DataFrame中检索了非空值,并将非空值组合成了一个新的列。
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