所以我有一个熊猫数据框,看起来像这样:
id_1 id_2 value1 value2
1 2 100 NAN
1 2 NAN 101
10 20 200 NAN
10 20 NAN 202
10 2 345 345
我想要这样的数据帧:
id_1 id_2 value1 value2
1 2 100 101
10 20 200 202
a b c d
基本上,如果两个ID列都匹配,那么肯定会出现
value-nan
vsnan-value
的情况,我想通过替换nans
来组合行。熊猫有这个用途吗?它没有完全堆积,或者融化。也许是旋转,但我需要两个指数。我想保留所有索引都不匹配的行。
最佳答案
单向(df是您的初始数据帧):
df1=df.dropna(subset=["value1"]).drop("value2",axis=1)
df2=df.dropna(subset=["value2"]).drop("value1",axis=1)
dfNew=pd.concat([df1,df2],axis=1)
关于python - Pandas ,根据某些列值和NAN合并行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/48115481/