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我有一个 Pandas 数据框如下:
a b c
0 1.0 NaN NaN
1 NaN 7.0 5.0
2 3.0 8.0 3.0
3 4.0 9.0 2.0
4 5.0 0.0 NaN
是否有一种简单的方法可以根据非空值将数据帧拆分为多个数据帧?
a
0 1.0
b c
1 7.0 5.0
a b c
2 3.0 8.0 3.0
3 4.0 9.0 2.0
a b
4 5.0 0.0
最佳答案
使用 groupby
和 dropna
for _, x in df.groupby(df.isnull().dot(df.columns)):
print(x.dropna(1))
a b c
2 3.0 8.0 3.0
3 4.0 9.0 2.0
b c
1 7.0 5.0
a
0 1.0
a b
4 5.0 0.0
我们可以将它们保存在字典中
d = {y : x.dropna(1) for y, x in df.groupby(df.isnull().dot(df.columns))}
更多信息使用点
获取空列,如果它们相同,我们应该将它们组合在一起
df.isnull().dot(df.columns)
Out[1250]:
0 bc
1 a
2
3
4 c
dtype: object
关于python - 根据空列将 Pandas 数据框拆分为多个数据框,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52502179/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!