Dropna By Column by level in multiindex和swap for non-NA值
Dropna By Column by level in multiindex和swap for non-NA值
提问于 2019-06-26 04:42:13
我正在尝试做一些转换，有点卡住了。希望有人能帮我解决这个问题。
l0 a b c d e f
l1 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2
0 NaN NaN NaN NaN 93.4 NaN NaN NaN NaN NaN 19.0 28.9
1 NaN 9.0 NaN NaN 43.5 32.0 NaN NaN NaN NaN NaN 3.4
2 NaN 5.0 NaN NaN 93.3 83.6 NaN NaN NaN NaN 59.5 28.2
3 NaN 19.6 NaN NaN 72.8 47.4 NaN NaN NaN NaN 31.5 67.2
4 NaN NaN NaN NaN NaN 62.5 NaN NaN NaN NaN NaN 1.8我有一个数据帧(如上所示)，正如你所看到的，有多个'NaN‘和一个多索引列。沿着level =0选择列(即l0)
如果全部都是NaN，我想删除整个列。因此，在本例中，列的
l0 = ['b', 'd', 'e'] # drop-cols应从数据帧中删除
l0 a c f
l1 1 2 1 2 1 2
0 NaN NaN 93.4 NaN 19.0 28.9
1 NaN 9.0 43.5 32.0 NaN 3.4
2 NaN 5.0 93.3 83.6 59.5 28.2
3 NaN 19.6 72.8 47.4 31.5 67.2
4 NaN NaN NaN 62.5 NaN 1.8- 这将给我数据帧(如上所示)。如果之前的所有条目都为空(或者在相邻的cols之间交换值)，那么我希望沿着行交换
slide__值。例如，查看row.
= 0 ，即first index
l0 a c f
l1 1 2 1 2 1 2
0 NaN NaN 93.4 NaN 19.0 28.9因为，col - a中的所有值都是空的。我想先滑动/交换值b/w col - a和col - c。然后对right-side中的列执行相同的操作，即用col-f替换col-c中的条目，并使col-f中的所有条目成为NaN中的所有条目
l0 a c f
l1 1 2 1 2 1 2
0 93.4 NaN 19.0 28.9 NaN NaN这实际上是为了节省处理和存储信息的内存，因为互连标签['a', 'b', 'c'...]不会改变数据的含义。
编辑：(2)的任何想法
我已经设法用下面的代码解决了(1)：
for c in df.columns.get_level_values(0).unique():
if df[c].isna().all().all():
df = df.drop(columns=[c])
df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/56761731
复制相关文章
相似问题