Python 根据具有多个NAN的DF中的ID列，从一个DF构建不同的DF

发布于11月28日

我有一个具有多个NAN值的数据帧.我想用它构建三个不同的数据帧.以下是我的df的一个示例:

df = pd.DataFrame({'a':[10, np.nan, np.nan, 22, np.nan], 'b':[23, 12, 7, 4, np.nan],  'c':[13, np.nan, np.nan, np.nan, 65]})

     a      b   c
0   10.0.  23.0 13.0
1   NaN    12.0 NaN
2   NaN    7.0  NaN
3   22.0.  4.0  NaN
4   NaN    NaN  65.0

我想根据以下内容为df分配一个id: 从一个不是NAN的小区到下一个小区，它们的ID是相等的.例如，在此df中，我们只有2个ID(1，2).从第0行到第2行的id=1，其他行的id=2. 因此，在此基础上，我想构建以下df.

ID和a栏:

    id  a
0   1   1
1   2   22

ID和b栏:

ID和c栏:

    id  c
0   1   13
1   2   65

你能帮我拿一下吗？谢谢

推荐答案

您可以基于非NaN值a生成id，然后通过删除在其各自的列中具有NaN个值的行来创建输出:

df['id'] = df['a'].notna().cumsum()
df_a = df[['id','a']].dropna()
df_b = df[['id','b']].dropna()
df_c = df[['id','c']].dropna()

输出:

>>> df_a
   id     a
0   1  10.0
3   2  22.0
>>> df_b
   id     b
0   1  23.0
1   1  12.0
2   1   7.0
3   2   4.0
>>> df_c
   id     c
0   1  13.0
4   2  65.0

如果需要，您可以在结果上设置reset_index，以使索引从0开始连续.

df_a = df[['id','a']].dropna().reset_index(drop=True)

输出:

   id     a
0   1  10.0
1   2  22.0

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