python - 使用 Pandas 切片和连接？

Question

到目前为止，我的努力微乎其微。事实上，我不知道如何使用 Pandas 来处理它。

我得到了一个包含偶数和奇数的列表，我需要拆分列表并将其粘贴到相邻的列中，然后对列表执行连接命令。

for example my list reads:
odd    even
1       2
3       4
5       6
7       8
9       10
11      12
13      14
15      16
17      18  
19      20 

所以我将列准确地分成两列并使用 excel concatenate 命令连接

Expected result:
odd-odd    even-even
111         212
313         414 
515         616   
717         818 
919        1020

帮助!

最少的工作代码:

import pandas as pd
list2=[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19]
df = pd.DataFrame((list2), columns=['odd'])
df = df.astype(str).groupby(df['odd'].astype(str).str[-1]).agg({"odd": lambda x: "".join(x)}).reset_index(drop=True)
print (df)

得到的输出:

   odd
0  111
1  313
2  515
3  717
4  919

但是当我向列表示例中添加更多值时:list2=[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23,25,27]我明白了

     odd
0  11121
1  31323
2  51525
3  71727
4    919

我要找的是:

115
317
519
721
923
1125
1327

这样就可以了。感谢大家的努力。

import pandas as pd
list2=[1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23,25,27]
df = pd.DataFrame((list2), columns=['odd'])
n2 = len(df)
n1 = int(n2/2)
df2 = pd.DataFrame()
df2['odd-odd'] = df.odd[0:n1].astype(str).to_numpy()+df.odd[n1:n2].astype(str).to_numpy()
print (df2['odd-odd'])

Answer 1

试试这个，将所有列转换为 string 提取最后一个元素作为 groupby 的引用，应用 aggregate & join.

(
    df.astype(str).
        groupby(df['odd'].astype(str).str[-1]).
        agg({"odd": lambda x: "".join(x), "even": lambda x: "".join(x)}).
        reset_index(drop=True)
)

---

   odd  even
0  111   212
1  313   414
2  515   616
3  717   818
4  919  1020