从列 DataFrame 中的不同值创建索引/行

Question

我真的不知道如何给出一个好的描述性标题，但这是我的问题。让我们考虑一个 DataFrame df：

     col_name
0    Category1
1     item1()
2     item2()
3    Category2
4     item3()
5     item4()
6     item5()

我需要得到这个：

     categories   items
0     Category1   item1
1     Category1   item2
2     Category2   item3
3     Category2   item4
4     Category2   item5

但categories可能是大陆，items也可能是国家。我知道所有的项目()里面都有一个表达式，所以我可以很容易地提供一个布尔掩码，然后创建一个列表categories：

msk = df[~df['col_name'].str.contains('[^A-Za-z\s]')]['col_name'].tolist()

但是现在，现在我被困住了。你能给我一些建议吗？

Answer 1

让我们startswith找到类别行并创建另一列ffill

df['category']=df.col_name.mask(df.col_name.str.endwith('Category')).ffill()
#df['category']=df.col_name.mask(df.col_name.str.endswith(')')).ffill()
df=df[df.category!=df.col_name]
df
Out[241]: 
  col_name   category
1  item1()  Category1
2  item2()  Category1
4  item3()  Category2
5  item4()  Category2
6  item5()  Category2