Python 熊猫数据帧整形的有效解决方案

我有一个像

id col1 col2 col3 ......col25
1 a b c d ...........
2 d e f NA ........
3 a NA NA NA .......

我想要的是：

id start end
1 a b
1 b c
1 c d
2 d e
2 e f

for names, row in data_final.iterrows():
    for i in range(0,26):
        try:
            x = pd.Series([row["id"],row[i], row[i+1]],index=['id', 'start','end'])
            df1 = df1.append(x, ignore_index = True)
        except:
            break

这是可行的，但它肯定不是最好的解决方案，因为它的时间复杂度太高。 我需要一个更好、更有效的解决方案

一种方法是删除缺少的值，

groupby

和

zip

将每个元素与后续元素聚合。我们只需要将结果展平并创建一个数据帧：

from itertools import chain
l = [list(zip(v.values[:-1], v.values[1:])) for _,v in df.stack().groupby(level=0)]
pd.DataFrame(chain.from_iterable(l), columns=['start', 'end'])

  start end
0     a   b
1     b   c
2     c   d
3     d   e
4     e   f

---

但此文件中缺少ID列。在我的实际数据帧中，我的ID是字符串。转换后，我希望它位于ID列中。