numpy 如何在pandas中将具有日期字符串的多行标题转换为列值

oxalkeyp 于 2023-04-06 发布在其他

关注(0)|答案(2)|浏览(142)

数据字典：{“PI编号”：{0：'日期：03/31/2023'，1：‘009331’，2：‘009331’，3：'日期：2023年3月30日'，4：‘009323’，5：'日期：2023年3月29日'，6：‘009302’，7：'009302'}，'GRN编号'：{0：南，1：19614.0，2：19614.0，3：nan，4：19603.0，5：nan，6：19576.0，7：19576.0}，“供应商名称”：{0：南，1：“供应商1”、2：“供应商1”、3：nan，4：“供应商2”，5：nan，6：“供应商1”，7：'供应商2'}，'项目'：{0：南，1：“第一项”，第二项：‘第二项’，第三项：nan，4：“项目2”，5：nan，6：“项目1”，7：'项目2'}}

如何实现下面的结果。

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/75936084/how-to-convert-the-multiple-rows-header-having-date-string-to-column-value-in-pa

2条答案

按热度按时间

1mrurvl11#

使用extract和 *boolean索引 *：

out = (df.assign(Date= df["PI No."].str.extract("Date :(.*)").ffill())
         .loc[~df["PI No."].str.startswith("Date")])

输出：

print(out)

   PI No.  GRN No. Supplier Name    Item        Date
1  009331  19614.0    Supplier 1  Item 1  03/31/2023
2  009331  19614.0    Supplier 1  Item 2  03/31/2023
4  009323  19603.0    Supplier 2  Item 2  03/30/2023
6  009302  19576.0    Supplier 1  Item 1  03/29/2023
7  009302  19576.0    Supplier 2  Item 2  03/29/2023

赞(0）回复(0）举报 2023-04-06

hfwmuf9z2#

使用Series.where，通过测试第二列的缺失值，按掩码正向填充缺失值：

m = df['GRN No.'].isna()
df = df.assign(Date=df['PI No.'].where(m).replace('Date :','', regex=True).ffill())[~m]
print (df)
   PI No.  GRN No. Supplier Name    Item        Date
1  009331  19614.0    Supplier 1  Item 1  03/31/2023
2  009331  19614.0    Supplier 1  Item 2  03/31/2023
4  009323  19603.0    Supplier 2  Item 2  03/30/2023
6  009302  19576.0    Supplier 1  Item 1  03/29/2023
7  009302  19576.0    Supplier 2  Item 2  03/29/2023

赞(0）回复(0）举报 2023-04-06

我来回答

numpy 如何在pandas中将具有日期字符串的多行标题转换为列值

2条答案

相关问题

热门标签

最新问答