Python 将特定值合并到一个特定的文件中

Python 将特定值合并到一个特定的文件中,python,pandas,merge,Python,Pandas,Merge,我目前正在合并行中的第一个和最后一个字符串。这些字符串位于特定值右侧时合并。我希望将其更改为低于特定值 import pandas as pd d = ({ 'A' : ['X','Foo','','X','Big'], 'B' : ['No','','','No',''], 'C' : ['Merge','Bar','','Merge','Cat'], }) df = pd.DataFrame(data = d) m = df.A =

我目前正在合并
行中的第一个和最后一个
字符串
。这些
字符串
位于特定值右侧时合并。我希望将其更改为低于特定值

import pandas as pd

d = ({
    'A' : ['X','Foo','','X','Big'],           
    'B' : ['No','','','No',''],
    'C' : ['Merge','Bar','','Merge','Cat'],
    })

df = pd.DataFrame(data = d)

m = df.A == 'X'

def f(x):
    s = x[x!= '']
    x[s.index[1]] = x[s.index[1]] + ' ' + x[s.index[-1]]
    x[s.index[-1]] = ''
    return x

df = df.astype(str).mask(m, df[m].apply(f, axis=1))
此代码合并第一个和最后一个
字符串
,后跟
X

输出:

     A         B    C
0    X  No Merge     
1  Foo            Bar
2                    
3    X  No Merge     
4  Big            Cat
我希望将其更改为
X
值下方的
rows

预期产出:

         A   B      C
0        X  No  Merge
1  Foo Bar           
2                    
3        X  No  Merge
4  Big Cat

解决方案非常相似,只移动布尔掩码,将第一个NaN替换为
False
,并且将
[1]
中的索引更改为
[0]
,以查看LCT第一个值(列
A
):

m = (df.A == 'X').shift().fillna(False)

def f(x):
    s = x[x!= '']
    x[s.index[0]] = x[s.index[0]] + ' ' + x[s.index[-1]]
    x[s.index[-1]] = ''
    return x

df = df.astype(str).mask(m, df[m].apply(f, axis=1))
print (df)
         A   B      C
0        X  No  Merge
1  Foo Bar           
2                    
3        X  No  Merge
4  Big Cat