将索引相同的列合并为1列(熊猫)
将索引相同的列合并为1列(熊猫)
提问于 2022-02-23 21:50:09
我有一张我想要转换的数据。我希望将这些列合并在一起，并将具有相同id的值显示为单独的行。
因此，从这一点来看：
id children1 children2 children3
1 No Children NaN NaN
2 12-16 years 17+ years Nan
3 No Children Nan Nan
4 5-7 years 8-11 years 12-16 years对此：
id children
1 No Children
2 12-16 years
2 17+ years
3 No Children
4 5-7 years
4 8-11 years
4 12-16 years有什么简单的方法吗？
数据：
{'id': [1, 2, 3, 4],
'children1': ['No Children', '12-16 years', 'No Children', '5-7 years'],
'children2': [nan, '17+ years', nan, '8-11 years'],
'children3': [nan, nan, nan, '12-16 years']}回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2022-02-23 21:58:44
我认为您正在寻找stack方法，它将列转换为索引。现在，要得到确切的形状，首先需要使用"id“(以便在set_index ing时将"id”保留为索引)。
out = df.set_index('id').stack().droplevel(1).rename('children').reset_index()输出：
id children
0 1 No Children
1 2 12-16 years
2 2 17+ years
3 3 No Children
4 4 5-7 years
5 4 8-11 years
6 4 12-16 yearsStack Overflow用户
发布于 2022-02-23 22:09:59
new = (df.set_index('id').agg(list,1)#Put all row values into a list except id
.explode()#Ensure each element in a list is put in a row
.replace('Nan', np.nan)# Make Nan -> NaN
.dropna()#Drop all NaNs
.to_frame('Children')#Rename column 0 to Childresn
)结果
Children
id
1 NoChildren
2 12-16years
2 17+years
3 NoChildren
4 5-7years
4 8-11years
4 12-16years
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/71244447
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