本文将介绍如何基于包含缺失值（NaN）的DataFrame，根据特定ID生成规则，构建多个只包含特定列的DataFrame。核心思想是根据某一列的非缺失值来确定ID，然后基于此ID列，分别提取其他列的非缺失值，最终生成多个目标DataFrame。
问题描述
假设我们有一个DataFrame，其中包含多个NaN值。我们的目标是基于该DataFrame构建三个不同的DataFrame，每个DataFrame包含一个ID列和一个原始DataFrame中的列。ID的生成规则是：从某一列（例如’a’列）的非NaN单元格开始，到下一个非NaN单元格为止，这些行都具有相同的ID。
解决方案
以下是使用pandas实现此目标的步骤：
- 创建ID列: 基于DataFrame的’a’列的非NaN值生成ID列。使用notna().cumsum()方法可以实现此目的。notna()返回一个布尔Series，指示每个值是否为非NaN。cumsum()计算累积和，每当遇到非NaN值时，累积和就会增加，从而为每个连续的非NaN值块分配唯一的ID。
- 创建目标DataFrame: 对于每个要提取的列（’a’，’b’，’c’），创建一个新的DataFrame，其中包含’id’列和目标列。使用dropna()方法删除包含NaN值的行。
import pandas as pd import numpy as np # 示例DataFrame df = pd.DataFrame({'a':[10, np.nan, np.nan, 22, np.nan], 'b':[23, 12, 7, 4, np.nan], 'c':[13, np.nan, np.nan, np.nan, 65]}) # 创建ID列 df['id'] = df['a'].notna().cumsum() # 创建目标DataFrame df_a = df[['id','a']].dropna() df_b = df[['id','b']].dropna() df_c = df[['id','c']].dropna() print("df_a:n", df_a) print("ndf_b:n", df_b) print("ndf_c:n", df_c)
代码解释:
- df[‘a’].notna(): 创建一个布尔Series，如果’a’列中的值不是NaN，则为True，否则为False。
- cumsum(): 计算上述布尔Series的累积和。每当遇到True（非NaN值）时，累积和就会增加。
- df[[‘id’,’a’]]: 创建一个新的DataFrame，其中包含’id’列和’a’列。
- dropna(): 删除新DataFrame中包含NaN值的行。
结果
运行上述代码将生成三个DataFrame：df_a，df_b和df_c，它们分别包含’id’列和’a’，’b’和’c’列的非NaN值。
重置索引 (可选)
如果需要，可以使用reset_index(drop=True)方法重置结果DataFrame的索引，使其从0开始连续编号。
df_a = df[['id','a']].dropna().reset_index(drop=True) df_b = df[['id','b']].dropna().reset_index(drop=True) df_c = df[['id','c']].dropna().reset_index(drop=True) print("df_a with reset index:n", df_a)
drop=True参数防止将旧索引添加到DataFrame中作为新列。
总结
本教程演示了如何基于包含缺失值的DataFrame，根据特定ID生成规则，构建多个不同的DataFrame。关键步骤包括创建ID列和使用dropna()方法删除包含NaN值的行。此方法可以灵活地应用于各种数据处理场景，以提取和组织所需的数据子集。
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