python - 如何迭代 DataFrame 并生成新的 DataFrame

Question

我有一个如下所示的数据框:

P Q L
1 2 3
2 3 
4 5 6,7

目标是检查L中是否有值，如果有，提取L和P列的值:

P L
1 3
4,6
4,7

注意 L 中可能有多个值，如果超过 1 个值，我需要两行。

下面是我当前的脚本，它无法生成预期的结果。

df2 = []
ego
other
newrow = []

for item in data_DF.iterrows():
    if item[1]["L"] is not None:
        ego = item[1]['P']
        other = item[1]['L']
        newrow = ego + other + "\n"
        df2.append(newrow)

data_DF2 = pd.DataFrame(df2)

Answer 1

首先，您可以提取 L 和 P 列的所有行，其中 L 没有丢失，如下所示:

df2 = df[~pd.isnull(df.L)].loc[:, ['P', 'L']].set_index('P')

接下来，您可以按如下方式处理剩余的L行中的多个值:

df2 = df2.L.str.split(',', expand=True).stack()
df2 = df2.reset_index().drop('level_1', axis=1).rename(columns={0: 'L'}).dropna()
df2.L = df2.L.str.strip()

说明:以P为index，代码将L列的string内容拆分到',' 并将各个元素分布在各个列中。然后它将各种新列堆叠成一个新列，并清理结果。