,可以通过使用pandas库中的shift()函数和dropna()函数来实现。
首先,我们需要导入pandas库:
import pandas as pd
然后,创建一个示例数据帧:
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})
数据帧示例:
A
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 6
接下来,我们可以使用shift()函数将每隔一行的数据移动到新列:
df['B'] = df['A'].shift(-1)
移动后的数据帧示例:
A B
0 1 2.0
1 2 3.0
2 3 4.0
3 4 5.0
4 5 6.0
5 6 NaN
最后,我们可以使用dropna()函数删除包含NaN值的行,得到不带NaN的新列:
df = df.dropna()
删除NaN值后的数据帧示例:
A B
0 1 2.0
1 2 3.0
2 3 4.0
3 4 5.0
4 5 6.0
这样,我们就成功将pandas数据帧的每隔一行移动到不带NaN的新列。在这个过程中,我们使用了pandas库中的shift()函数和dropna()函数来实现。shift()函数用于移动数据,dropna()函数用于删除包含NaN值的行。
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