Блог

У меня есть фрейм данных, который выглядит так:

 df_test = pd.DataFrame({  0: ['Property1', 1.2, 1.5, 2.6],   1: ["Std", 0.1,0.01,0.02],  2: ["Rep", 3,3,3],  3: ["Property2", 3.1,18.2,10.66],  4: ["Property3", 22,33,44],  5: ["Rep", 3,3,3],  6: ["Property4", 6,12,14.23],  7: ["Property5", 3.1,18.2,10.66],  8: ["Std", 1,0.2,0.66], })  

 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 Property1 Std Rep Property2 Property3 Rep Property4 Property5 Std 1 1.2 0.1 3 3.1 22 3 6 3.1 1 2 1.5 0.01 3 18.2 33 3 12 18.2 0.2 3 2.6 0.02 3 10.66 44 3 14.23 10.66 0.66 I want to insert columns if the value in df[1,i] is not ["Std", "Rep"] and df[1,i 1] is not "Std".  

Если я повторяю столбцы (начиная с конца), это будет выглядеть так:

 while i lt; j:  if df.loc[1,i] != "Std" and df.loc[1,i] != "Rep":  if df.loc[1,i 1] != "Std":  df.insert(i 1,"Std",np.nan)  df.columns = pd.RangeIndex(df.columns.size)  df.loc[1,i 1]="Std"  i =1  j = len(df.columns)-1  

Я пытаюсь сделать это с помощью select, но я не знаю, как установить условия, которые зависят от двух последовательных столбцов, как я делал в цикле while.

Ожидаемый результат:

 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9  0 Property1 Std Rep Property2 Std Property3 Std Rep Property4 Std  1 1.2 0.1 3 3.1 nan 22 nan 3 6 nan  2 1.5 0.01 3 18.2 nan 33 nan 3 12 nan  3 2.6 0.02 3 10.66 nan 44 nan 3 14.23 nan    10 11  0 Property5 Std  1 3.1 1  2 18.2 0.2  3 10.66 0.66   

Есть ли способ векторизовать этот цикл?

Давайте попробуем

 s = df.iloc[0,:] s = s.str.startswith('Property')amp;s.shift(-1).ne('Std') out = pd.concat([df,pd.DataFrame([['Std',np.nan,np.nan,np.nan]]*s.sum(),  index = s.index[s],  columns=df.index).T],axis=1).sort_index(level=0,axis=1) out  0 1 2 3 3 ... 5 6 6 7 8 0 Property1 Std Rep Property2 Std ... Rep Property4 Std Property5 Std 1 1.2 0.1 3 3.1 NaN ... 3 6 NaN 3.1 1 2 1.5 0.01 3 18.2 NaN ... 3 12 NaN 18.2 0.2 3 2.6 0.02 3 10.66 NaN ... 3 14.23 NaN 10.66 0.66 [4 rows x 12 columns]