Python 如何遍历行中的列以找到满足某些条件的第一列

我需要遍历数据帧行中的列，以找到第一个完全大写的单元格（在此给定行中）。我需要对dataframe中的所有行重复此操作，最后输出一个包含一列的dataframe，每行包含相应的第一个大写字符串

例如，这可能是输入数据帧：

+-----+--------+--------+--------+------+
|  0  |   1    |   2    |   3    |  4   |
+-----+--------+--------+--------+------+
| a   | Amount | SEQ    | LTOTAL | None |
| BBc | LCALC  | None   | None   | None |
| c   | LCALC  | None   | None   | None |
| Dea | RYR    | LTOTAL | None   | None |
+-----+--------+--------+--------+------+

+-------+
| SEQ   |
| LCALC |
| LCALC |
| RYR   |
+-------+

我需要输出如下，在一个单独的数据帧中：

+-----+--------+--------+--------+------+
|  0  |   1    |   2    |   3    |  4   |
+-----+--------+--------+--------+------+
| a   | Amount | SEQ    | LTOTAL | None |
| BBc | LCALC  | None   | None   | None |
| c   | LCALC  | None   | None   | None |
| Dea | RYR    | LTOTAL | None   | None |
+-----+--------+--------+--------+------+

+-------+
| SEQ   |
| LCALC |
| LCALC |
| RYR   |
+-------+

---

如果需要，通过

isupper

检查所有列的测试值，并将不匹配的值替换为

NaN

s，这样就可以通过

iloc

重新填充缺失的值并查看LCT第一列：

df = df.where(df.applymap(lambda x: x.isupper())).bfill(axis=1).iloc[:, 0].to_frame('col')
print (df)
     col
0    SEQ
1  LCALC
2  LCALC
3    RYR

编辑：

通过匹配值的位置创建列

df1

，因此第一列是第一个上限值，…：

#reshape by stack, None and NaNs columns are removed, 
#remove second level of MultiIndex
s = df.stack().reset_index(level=1, drop=True)
#filter only upper values, convert to DataFrame
df1  = s[s.str.isupper()].rename_axis('idx').reset_index(name='val')
#create counter column for count first, second... columns
df1['g'] = df1.groupby('idx').cumcount()
#reshape by pivot and if necessary add non upper rows
df1 = df1.pivot('idx','g','val').reindex(df.index)
print (df1)
g      0       1
0    SEQ  LTOTAL
1  LCALC     NaN
2  LCALC     NaN
3    RYR  LTOTAL

first = df1[0].to_frame('col')
second = df1[1].to_frame('col')
print (first)
    col
0    SEQ
1  LCALC
2  LCALC
3    RYR

print (second)
      col
0  LTOTAL
1     NaN
2     NaN
3  LTOTAL

---

如果需要，通过

isupper

检查所有列的测试值，并将不匹配的值替换为

NaN

s，这样就可以通过

iloc

重新填充缺失的值并查看LCT第一列：

df = df.where(df.applymap(lambda x: x.isupper())).bfill(axis=1).iloc[:, 0].to_frame('col')
print (df)
     col
0    SEQ
1  LCALC
2  LCALC
3    RYR

编辑：

通过匹配值的位置创建列

df1

，因此第一列是第一个上限值，…：

#reshape by stack, None and NaNs columns are removed, 
#remove second level of MultiIndex
s = df.stack().reset_index(level=1, drop=True)
#filter only upper values, convert to DataFrame
df1  = s[s.str.isupper()].rename_axis('idx').reset_index(name='val')
#create counter column for count first, second... columns
df1['g'] = df1.groupby('idx').cumcount()
#reshape by pivot and if necessary add non upper rows
df1 = df1.pivot('idx','g','val').reindex(df.index)
print (df1)
g      0       1
0    SEQ  LTOTAL
1  LCALC     NaN
2  LCALC     NaN
3    RYR  LTOTAL

first = df1[0].to_frame('col')
second = df1[1].to_frame('col')
print (first)
    col
0    SEQ
1  LCALC
2  LCALC
3    RYR

print (second)
      col
0  LTOTAL
1     NaN
2     NaN
3  LTOTAL

---

您可以使用

column=list（）
对于,df.iterrows（）中的行：
对于第行中的项目：
如果item.isupper（）：
列。追加（项）
打破
其他：
column.append（numpy.nan）
new_df=pandas.DataFrame（列）

您可以使用

column=list（）
对于,df.iterrows（）中的行：
对于第行中的项目：
如果item.isupper（）：
列。追加（项）
打破
其他：
column.append（numpy.nan）
new_df=pandas.DataFrame（列）

使用以下代码迭代该行，并在该行中的所有caps单元格的第一个实例处中断

import pandas as pd
l=[]
for index,row in df.iterrows():
    for i in row:
            if(i.isuppercase()):
                    l.append(i)
                    break
new_df = pandas.DataFrame(l)

---

使用以下代码遍历该行，并在该行中的all caps单元格的第一个实例处中断

import pandas as pd
l=[]
for index,row in df.iterrows():
    for i in row:
            if(i.isuppercase()):
                    l.append(i)
                    break
new_df = pandas.DataFrame(l)

---

您尝试了什么？@Itay使用枚举（df.columns）尝试了一个for循环，但没有成功。您尝试了什么？@Itay使用枚举（df.columns）尝试了一个for循环但是如果有没有大写的行/没有出现任何行，则无法使用ITI执行任何操作-如何修改代码以不返回以下错误：AttributeError:（“'NoneType'对象没有属性'isupper'”）。我希望它返回一个None值来代替大写字符串在列表中的位置。我已经尝试过尝试和except，但不确定在except语句下放置什么。@user1611612然后使用

df=df.where（df.fillna（'not'）.applymap（lambda x:x.isupper（））.bfill（axis=1.iloc[：，0.）。to_frame（'col'）print（df）

谢谢-最后一个问题，假设我想返回新数据框中行的第二个大写值，现在我该如何修改它。@user1612-您只需要第一个、第二个ot以及第三个、第四个？如果有没有大写的行/不存在任何行-如何修改代码以不返回以下错误：AttributeError:（“'NoneType'对象没有属性'isupper'”）。我希望它返回一个None值来代替大写字符串在列表中的位置。我已经尝试过尝试和except，但不确定在except语句下放置什么。@user1611612然后使用

df=df.where（df.fillna（'not'）.applymap（lambda x:x.isupper（））.bfill（axis=1.iloc[：，0.）。to_frame（'col'）print（df）

谢谢-最后一个问题，假设我想返回新数据框中行的第二个大写值，现在我该如何修改它。@user1612-您只需要第一个、第二个ot以及第三个、第四个？如果有没有大写的行/不存在任何行-如何修改代码以不返回以下错误：AttributeError:（“'NoneType'对象没有属性'isupper'”）。我希望它返回一个None值来代替大写字符串在列表中的位置。我尝试了以下操作：

def get_first_upper（row）：for val in row:if val.isupper（）：return val if AttributeError:return None df3=df2.apply（get_first_upper）

如果有没有大写的行/没有大写的行-如何修改代码以不返回以下错误：AttributeError:(“'NoneType'对象没有属性'isupper'”。我希望它返回一个None值来代替大写字符串在列表中的位置。我尝试了以下操作：

def get_first_upper（行）：for val in row:if val.isupper（）：return val if AttributeError:return None df3=df2.apply（get_first_upper）