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如何通过删除 NA 值的选项来融合 Pandas 中的数据框

2023-12-24

我有一个像这样的 Pandas 数据框：

df = pd.DataFrame({"VAR1":["V1","V2","V2","V3","V4","V4","V5"], "VAR2":["C1","C1","C1","C2","C2","C2","C3"], "VAR3":["S1","S2","S3","S4","","",""], "VAR4":["","S3","S4","S5","S6","",""], "VAR5":["","S7","","","","","S3"]})

df

我必须将其转换为如下所示的数据框

VAR1  VAR2  VALUE
V1     C1    S1
V2     C1    S2
V2     C1    S3
V2     C1    S7
V3     C2    S4
V3     C2    S5
V4     C2    S6
V5     C3    S3

也就是说，我想融化VAR, VAR4, VAR5根据它们的映射将列合并为单个列VAR1 and VAR2


您可以使用melt http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.melt.html with boolean indexing http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#boolean-indexing删除空值的行，然后sort_values http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.sort_values.html在列和最后reset_index http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.reset_index.html对于默认单调唯一index:

df = pd.melt(df, id_vars=['VAR1', 'VAR2'], value_name='VALUE').drop('variable', axis=1)
df = df[df.VALUE != ''].sort_values(['VAR1','VAR2']).reset_index(drop=True)
print (df)
  VAR1 VAR2 VALUE
0   V1   C1    S1
1   V2   C1    S2
2   V2   C1    S3
3   V2   C1    S3
4   V2   C1    S4
5   V2   C1    S7
6   V3   C2    S4
7   V3   C2    S5
8   V4   C2    S6
9   V5   C3    S3

如果需要的话也可以drop_duplicates http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.drop_duplicates.html:

df = pd.melt(df, id_vars=['VAR1', 'VAR2'], value_name='VALUE').drop('variable', axis=1)
df = df[df.VALUE != ''].drop_duplicates().sort_values(['VAR1','VAR2']).reset_index(drop=True)
print (df)
  VAR1 VAR2 VALUE
0   V1   C1    S1
1   V2   C1    S2
2   V2   C1    S3
3   V2   C1    S4
4   V2   C1    S7
5   V3   C2    S4
6   V3   C2    S5
7   V4   C2    S6
8   V5   C3    S3
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