Python 合并熊猫中的奇数和偶数索引行

我有一个像这样的数据帧

   Name     Net        Quantity  
0  Auto     1010       10
1  NaN      NaN        12
2  Rtal     4145       18
3  NaN      NaN        14
4  Indl     6223       16
5  NaN      7222       18

       Name     Net         Quantity  
    0  Auto     1010        10,12
    1  Rtal     4145        18,14
    2  Indl     6223,7222   16,18

我的输出数据框应该是这样的

   Name     Net        Quantity  
0  Auto     1010       10
1  NaN      NaN        12
2  Rtal     4145       18
3  NaN      NaN        14
4  Indl     6223       16
5  NaN      7222       18

       Name     Net         Quantity  
    0  Auto     1010        10,12
    1  Rtal     4145        18,14
    2  Indl     6223,7222   16,18

从上面的数据框中可以看到，如果奇数（索引）中存在任何值，我希望将这些值与偶数（索引）行组合，以便获得输出

我尝试了以下方法来提取奇数值

df.iloc[1::2, :]

这给了我以下几点,

    Name    Net   Quantity
1   NaN     NaN       12
3   NaN     NaN       14
5   NaN     7222.0    18

---

在此之后，我现在不知道如何将这些值添加到我的

df

的偶数索引中。除此之外，我不确定我的方法是否正确。如果有人能提供建议/帮助，我将不胜感激。

如果您对“网络”中的浮动没问题，您可以使用

groupby

和

agg

：

df.groupby(df.index // 2).agg(lambda x: x.dropna().astype(str).str.cat(sep=','))

   Name            Net Quantity
0  Auto         1010.0    10,12
1  Rtal         4145.0    18,14
2  Indl  6223.0,7222.0    16,18

---

为了处理浮标，溶液变得稍微复杂一些；如果可能，您可以使用

ffill

并尝试向下广播

df.groupby(df.index // 2).agg(
    lambda x: ','.join(x.ffill(downcast='infer').astype(str).unique()))

   Name        Net Quantity
0  Auto       1010    10,12
1  Rtal       4145    18,14
2  Indl  6223,7222    16,18 

---

一种解决方案是使用自定义函数

ffill

，然后使用

groupby

。注意：该解决方案并不明确依赖于数据帧索引，因此也适用于更一般的情况，即可以从前一行推断出任意

NaN

值

# forward fill to remove null values
df = df.ffill(downcast='infer')

# convert to str so you can use str.join later
grp_cols = ['Net', 'Quantity']
df[grp_cols] = df[grp_cols].astype(str)

# apply groupby with custom functions
res = df.groupby('Name').agg({'Net': lambda x: ','.join(np.unique(x)),
                              'Quantity': lambda x: ','.join(x)}).reset_index()

print(res)

#    Name        Net Quantity
# 0  Auto       1010    10,12
# 1  Indl  6223,7222    16,18
# 2  Rtal       4145    18,14

---

要获取偶数行，请执行以下操作：df[df.index.map（lambda x:x%2==0）]

获取奇数行的步骤：df[df.index.map（lambda x:x%2==1）]