python - 在 Pandas 中为行中的空单元格附加单元格值

我有下表，基于St_date，En_date是否为空，我们必须将Des中的数据与即将出现的行合并，直到找到notnull

        St_date     En_date     Des         Ch      Deb     Cr      Tot
    0   01/06/18    01/06/18    CSH         NaN     NaN     1000    5786
    1   NaN         NaN         DEPOSIT     NaN     NaN     NaN     NaN
    2   01/06/18    01/06/18    DEP TFR     NaN     100     Nan     5686
    3   NaN         NaN         through     NaN     NaN     NaN     NaN

我想要的是这样的：

        St_date     En_date     Des             Ch      Deb     Cr      Tot
    0   01/06/18    01/06/18    CSH DEPOSIT     NaN     NaN     1000    5786
    1   01/06/18    01/06/18    DEP TFR through NaN     100     Nan     5686

任何人都知道使用pandas怎么做？

最佳答案

您可以那样做（请注意，我认为St_Date Nan就像下面答案中的空字符串一样）：

# Add a field containing previous index if St_date is empty
df["idx"] = df.apply(lambda x: x.name if x.St_date!='' else None, axis=1).ffill()
df

应该返回这个：

    St_date     En_date     Des     Ch  Deb          Cr     Tot     idx
0   01/06/18    01/06/18    CSH     nan     nan     1000    5786    0.0
1                  nan    DEPOSIT   nan     nan     nan     nan     0.0
2   01/06/18    01/06/18  DEP TFR   nan     100     nan     5686    2.0
3                  nan    through   nan     nan     nan     nan     2.0

然后，您可以将此新列分组并合并您的Des字段：

dfg = pd.DataFrame(df.groupby('idx')["Des"].apply(lambda x: "{%s}" % ', '.join(x)))
# Then you merge the result with the original dataframe on index
df = pd.merge(df.drop('Des',axis=1), dfg , left_index=True, right_index=True, how='left')
# Filter rows with empty values in Des (not merged) and reset index
df = df[df.Des.isna()==False].reset_index(drop=True)
df

你去了：

        St_date     En_date     Ch      Deb     Cr      Tot     idx     Des
  0     01/06/18    01/06/18    nan     nan     1000    5786    0.0     {CSH, DEPOSIT}
  1     01/06/18    01/06/18    nan     100     nan     5686    2.0     {DEP TFR, through}

关于python - 在 Pandas 中为行中的空单元格附加单元格值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/53959258/