pandas 根据不是常量的第三列的值将值从一列复制到另一列

问题描述

我有一个很大的数据集，它是一个巨大的表，实际上应该是许多表。标题隐藏在子集的行中。

我的目标是将这些标题拉出到一个新列中，这样我就可以根据该列进行筛选以获得我想要的数据(一次一个标题)。我为此创建了一个空标题列。在SCORE列中总是有一系列3个NaN值，其中NAME列中的第一个值是HEADER我想要的。因此，我认为这种关系的某些方面可以被利用。

当前 pandas 数据框的结构为：

s = '''HEADER,NAME,SCORE
NaN,Header 1,NaN
NaN,Random Junk,NaN
NaN,Random Junk,NaN
NaN,Ed,98
NaN,Gary,78
NaN,Floyd,89
NaN,Header 2,NaN
NaN,Random Junk,NaN
NaN,Random Junk,NaN
NaN,Mary,96
NaN,Steve,78'''

import pandas as pd
from io import StringIO

df = pd.read_csv(StringIO(s))

HEADER   NAME              SCORE
NaN      Header 1          NaN
NaN      Random Junk       NaN
NaN      Random Junk       NaN
NaN      Ed                98
NaN      Gary              78
NaN      Floyd             89
...      ...               ...
NaN      Header 2          NaN
NaN      Random Junk       NaN
NaN      Random Junk       NaN
NaN      Mary              96
NaN      Steve             78

我想要这个：

HEADER        NAME              SCORE
Header 1      Header 1          NaN
Header 1      Random Junk       NaN
Header 1      Random Junk       NaN
Header 1      Ed                98
Header 1      Gary              78
Header 1      Floyd             89
...           ...               ...
Header 2      Header 2          NaN
Header 2      Random Junk       NaN
Header 2      Random Junk       NaN
Header 2      Mary              96
Header 2      Steve             78

这样我就可以删除NaN行，得到我真正想要的东西：

HEADER        NAME              SCORE
Header 1      Ed                98
Header 1      Gary              78
Header 1      Floyd             89
...           ...               ...
Header 2      Mary              96
Header 2      Steve             78

经过多次搜索，我想不出如何进行这样的条件编辑。如果您能提供帮助，我们将不胜感激。

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解决方案

SCORE当SCORE依次有3个NaN和1个非NaN时，出现标题行，因此：

1. 使用shift、isna和notna检查此条件。
2. mask满足此条件时，HEADER列为NAME。
3. ffill(正向填充)新的HEADER。
4. dropna基于SCORE。

is_header = df.SCORE.isna() & df.SCORE.shift(-1).isna() & df.SCORE.shift(-2).isna() & df.SCORE.shift(-3).notna()
df.HEADER = df.HEADER.mask(is_header, df.NAME).ffill()
df = df.dropna(subset=['SCORE'])

#       HEADER   NAME  SCORE
# 3   Header 1     Ed   98.0
# 4   Header 1   Gary   78.0
# 5   Header 1  Floyd   89.0
# 9   Header 2   Mary   96.0
# 10  Header 2  Steve   78.0