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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我有一个带有问题( data
)和答案( type = 1
)的 Pandas type = 2
框架。 col section_id
和 type
是整数。所有其他 col 都是字符串。在将一些答案行的值作为额外列( section_id
、 Ans
)附加到相应的“问题行”之前,我想将“答案行”与其对应的“问题行”(ans_t
中的相等值)合并。
c = ['pos', 'Ans', 'Q_ID', 'leg', 'que_l', 'ans_l', 'par', 'ans_f', 'que_date', 'ask', 'M_ID', 'part', 'area', 'que_t', 'ans_t', 'ISO', 'con', 'id', 'section_id', 'type', 'dep', 'off']
d = [[None, None, '16-17/1/2017-11-15/1', '16-17', '14.0', None, 'aaa', 'hhh', '2016-11-20', 'Peter Muller', '41749', 'bbb', 'ccc', 'ddd', None, 'eee', 'fff', '111865.q2', 24339851, 1, None, None],
[None, None, '16-17/24/17-11-09/1', '16-17', '28.0', None, 'aaa', 'hhh', '2016-11-20', 'Peter Muller', '41749', 'bbb', 'ccc', 'ppp', None, 'eee', 'fff', '111867.q1', 24339851, 1, None, None],
[None, None, '16-17/73/17-10-09/1', '16-17', '69.0', None, 'aaa', 'hhh', '2016-11-20', 'Peter Muller', '41749', 'bbb', 'ccc', 'lll', None, 'eee', 'fff', '111863.r0', 24339851, 1, None, None],
['erg', 'wer', '16-17/42/16-10-09/1', '16-17', None, 67.0, 'aaa', 'hhh', '2016-11-20', None, '46753', 'bbb', 'ccc', None, 'ttt', 'eee', 'asd', '111863.r0', 24339851, 2, None, None],
[None, None, '16-17/12/16-12-08/1', '16-17', '37.0', None, 'aaa', 'hhh', '2016-10-10', 'Peter Muller', '41749', 'bbb', 'qqq', 'rrr', None, 'eee', 'fff', '108143.r0', 24303320, 1, None, None],
['erg', 'wer', '16-17/12/16-12-07/1', '16-17', None, 64.0, 'aaa', 'hhh', '2016-10-10', None, '46753', 'bbb', 'qqq', None, 'uuu', 'eee', 'asd', '108143.r0', 24303320, 2, None, None],
[None, None, '16-17/77/16-12-04/1', '16-17', '46.0', None, 'aaa', 'hhh', '2016-10-08', 'Markus John', '34567', 'ztr', 'yyy', 'nnn', None, 'eee', 'www', '127193.q0', 10343145, 1, None, None],
['qwe', 'wer', '16-17/37/17-11-07/1', '16-17', None, 60.0, 'aaa', 'hhh', '2016-12-12', None, '19745', 'bbb', 'gtt', None, 'ooo', 'eee', 'asd', '906213.r0', 23222978, 2, None, None]]
data = pd.DataFrame(d,columns=c)
data.loc[data['type'] == 2, 'Ans.1'] = data['Ans']
data.loc[data['type'] == 2, 'ans_t.1'] = data['ans_t']
my_cols = ['que_t','ans_t','Ans','ans_t','Ans.1','ans_t.1']
data[my_cols] = data.sort_values(['section_id','type']).groupby('section_id')[my_cols].transform(lambda x: x.bfill())
data.dropna(subset=['que_t'],inplace=True)
data.reset_index(drop=True,inplace=True)
print(data)
该代码在最小的可重现示例上运行良好。不幸的是,数据集太大而无法解释每一个细节,这就是为什么这个例子不一定具有代表性。
section_id
重复项,也没有合并任何内容
data.where(pd.notnull(data), None)
data.replace(r'^\s+$', np.nan, regex=True, inplace=True)
这不解决问题
def parse(x):
try:
return int(x)
except ValueError:
return np.nan
data['que_t'] = data['que_t'].apply(parse)
data['ans_t'] = data['ans_t'].apply(parse)
data.dtypes
或者我应该搜索非数字字符串并用
NaN
替换 when ?
replaced_with_nan = data['col_name'].replace(re.compile('\D+'), np.nan)
data['col_name'] = replaced_with_nan.astype(np.float)
这是另一种方法,它像 Andrej Kesely 的答案一样在实际数据帧上使用时返回一个空数据帧
df1 = data.loc[df.type == 1].copy()
df2 = data.loc[df.type == 2].copy()
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='section_id', how='outer')
merged_df = merged_df.loc[:,['section_id','que_t_x','ans_t_y','Ans_x','Ans_y']]
merged_df.rename(columns={'que_t_x':'que_t','ans_t_y':'ans_t','Ans_x':'Ans','Ans_y':'Ans.1'}, inplace=True)
最佳答案
如果我理解正确,您可以过滤数据框并执行 .merge
:
x = (
df[df["que/ans"] == 1]
.merge(
df[df["que/ans"] == 2],
on="section_id",
how="outer",
suffixes=("_que", "_ans"),
)
.drop(columns=["ans_t_que", "name_que", "ans_len_que", "que_t_ans"])
)
print(x)
打印:
que/ans_que section_id que_t_que date_que part_que que/ans_ans ans_t_ans name_ans date_ans part_ans ans_len_ans
0 1 444 qtext1 456 bbb 2.0 atext2 Markus 654.0 eee 64.0
1 1 444 qtext3 987 ddd 2.0 atext2 Markus 654.0 eee 64.0
2 1 123 qtext2 789 ccc 2.0 atext1 Alex 123.0 aaa 78.0
3 1 555 qtext4 321 fff NaN NaN NaN NaN NaN NaN
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