多行数据合并成一行的实用教程

还在为数据整理头疼？本文教你如何使用Pandas高效合并多行多列数据为一行，轻松应对复杂数据结构！工作中经常遇到将分散在多列中的数据整合到一起的需求，例如键值对提取。本文以包含成对位置和名称列的数据框为例，讲解如何提取位置不为-1的名称，并合并成单行数据。通过`filter`、`stack`、`where`、`dropna`等Pandas函数，配合详细代码示例，一步步教你实现数据转换。无论你是数据分析师还是Python爱好者，都能快速掌握这项实用技能，提升数据处理效率，让数据分析事半功倍！立即学习，告别繁琐的数据整理工作！

本文将介绍如何使用 Pandas 库将具有特定结构的数据框进行转换，把多行多列中符合条件的值提取并合并到单行中。该结构的数据框中，存在成对的位置和名称列，我们的目标是提取位置不为 -1 的名称，并将这些名称合并到一个新的数据框中，形成单行数据。本文将提供详细的代码示例和解释，帮助你理解并应用此方法。

在数据处理中，经常会遇到需要将分散在多行多列的数据合并成单行的情况。例如，当数据以键值对的形式存储在多个列中，而我们希望将这些键值对提取出来并形成一个更紧凑的数据结构时，就可以使用本文介绍的方法。

假设我们有如下的数据框 df (Table A)：

   Position A    Name A  Position B    Name B  Position C     Name C  Position D    Name D  Position E    Name E
0          -1   tortise          -1    monkey           2  coca cola          -1      slug          -1   rooster
1           3    sprite           2    coffee          -1       bird          -1    monkey          -1   ostrich
2          -1      nope          -1      nope          -1       fish           5  root beer           1       tea
3          -1      nope          -1      nope          -1       nope          -1      nope          -1      nope

我们的目标是创建一个新的数据框 (Table B)，其中包含 Name A 到 Name E 列，并且只包含 Position 列中对应值不等于 -1 的 Name 值。预期结果如下：

    Name A  Name B     Name C    Name D  Name E
0   sprite  coffee  coca cola  root beer     tea

以下是使用 Pandas 实现此转换的代码：

import pandas as pd

# 示例数据框 (Table A)
data = {'Position A': [-1, 3, -1, -1],
        'Name A': ['tortise', 'sprite', 'nope', 'nope'],
        'Position B': [-1, 2, -1, -1],
        'Name B': ['monkey', 'coffee', 'nope', 'nope'],
        'Position C': [2, -1, -1, -1],
        'Name C': ['coca cola', 'bird', 'fish', 'nope'],
        'Position D': [-1, -1, 5, -1],
        'Name D': ['slug', 'monkey', 'root beer', 'nope'],
        'Position E': [-1, -1, 1, -1],
        'Name E': ['rooster', 'ostrich', 'tea', 'nope']}

df = pd.DataFrame(data)

# 核心代码
new_df = (df.filter(like='Name').stack()
          .where(df.filter(like='Position').stack().ne(-1).values)
          .dropna().droplevel(0).sort_index().to_frame().T
)

print(new_df)

代码解释：

1. df.filter(like='Name'): 使用 filter 函数选择所有列名包含 "Name" 的列，得到只包含 Name 列的数据框。
2. .stack(): 使用 stack 函数将选择的 Name 列堆叠成一个 Series。这将把多个列合并成一个长列，方便后续处理。
3. .where(df.filter(like='Position').stack().ne(-1).values): 这是关键的一步。首先，我们使用 df.filter(like='Position') 选择所有列名包含 "Position" 的列，然后使用 stack 函数将其堆叠成一个 Series。接着，使用 .ne(-1) 筛选出所有值不等于 -1 的位置。最后，使用 .where() 函数，根据位置信息，只保留 Name 列中对应位置不为 -1 的值，其他值会被替换为 NaN。.values 用来确保索引对齐。
4. .dropna(): 使用 dropna 函数删除所有包含 NaN 值的行。这将删除所有位置为 -1 的 Name 值。
5. .droplevel(0): 使用 droplevel(0) 函数删除堆叠操作创建的最外层索引，使得 Series 的索引更简洁。
6. .sort_index(): 使用 sort_index() 函数对 Series 的索引进行排序，保证输出结果的顺序一致。
7. .to_frame().T: 使用 to_frame() 函数将 Series 转换为 DataFrame，然后使用 .T 进行转置，将单列数据转换为单行数据，得到最终的结果。

注意事项：

• 确保 Position 和 Name 列的对应关系正确。代码依赖于它们在数据框中的相对位置。
• 如果 Position 列中的无效值不是 -1，请相应地修改 .ne(-1) 中的值。
• 此方法适用于具有类似结构的数据框，可以灵活地应用于其他数据清洗和转换任务。

总结：

本文提供了一种使用 Pandas 将具有特定结构的数据框进行转换的方法，可以将分散在多行多列中的符合条件的值提取并合并到单行中。通过使用 filter、stack、where、dropna 等函数，可以高效地完成数据转换任务。理解并掌握这些技巧，可以帮助你更好地处理和分析数据。

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