小编Nic*_*k D的帖子

我想将数据帧的几组列融合到多个目标列中.类似于问题Python Pandas将初始列组融合到多个目标列和pandas数据帧中将多个值变量重新整形/堆叠成单独的列.但是,我需要通过列名明确地执行此操作,而不是通过索引位置.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([('a','b','c',1,2,3,'aa','bb','cc'), ('d', 'e', 'f', 4, 5, 6, 'dd', 'ee', 'ff')],
                  columns=['a_1', 'a_2', 'a_3','b_1', 'b_2', 'b_3','c_1', 'c_2', 'c_3'])
df

原始数据帧:

    id   a_1  a_2  a_3  b_1  b_2  b_3  c_1  c_2  c_3
0   101   a    b    c    1    2    3    aa   bb   cc
1   102   d    e    f    4    5    6    dd   ee   ff

目标数据帧

     id   a   b   c
0   101   a   1   aa
1   101   b   2   bb
2   101 …

我有一个包含 x,y 坐标对的元组列表。我希望将列表转换为矩阵，xy 坐标表示使用 numpy 而不使用循环的矩阵索引。

对于列表中存在的任何 xy 坐标，在相应的索引位置有一个 1，对于列表中不存在的任何值都有一个 0。

原列表：

a = [(0,0),(0,2),(0,3),(0,4),
    (1,1),(1,2),(1,4),(2,2),
    (3,2),(3,4), (4,4)]
a

所需输出：维度数组 (5,5)

[
 [1, 1, 0, 1, 1],
 [1, 0, 0, 0, 0],
 [1, 1, 1, 1, 0],
 [0, 1, 0, 0, 0],
 [1, 0, 0, 0, 0]
                ]

类似于python - numpy 从索引列表创建 2D 掩码 + 然后从掩码数组中绘制 - 堆栈溢出但不使用 scipy。

我想在“值”列中删除零行，直到每个组的第一个非零值的索引为止。

输入

df = pd.DataFrame({'date': ['2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03','2019-01-04',
                           '2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03','2019-01-04',
                            '2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03','2019-01-04'],
                  'value' : [0, 50, 100, 120, 0, 10, 0, 20, 0, 0, 10, 0],
                  'group': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C']
                 })
df

    date         value     group
0   2019-01-01   0         A
1   2019-01-02   50        A
2   2019-01-03   100       A
3   2019-01-04   120       A
4   2019-01-01   0         B
5   2019-01-02   10        B
6   2019-01-03   0         B
7   2019-01-04   20        B
8   2019-01-01 …

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