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Accepted
Julio
Asked: 2024-11-26 23:08:02 +0800 CST

移动数据框中的列而不删除一个

  • 772

这是我的数据框：

一个 乙 碳
第一的 要删除的行 要移动的行
第二 要删除的行 要移动的行

我想要这个输出：

一个 乙 碳
第一的 要移动的行
第二 要移动的行

我尝试了此代码：df.shift（-1，axis = 1）

一个 乙 碳
要删除的行 要移动的行
要删除的行 要移动的行

事实是，有没有办法保持第一列不被修改？

python

2 个回答

  1. 您只能移动 B 和 C 列

    import pandas as pd

# Create the DataFrame
data = {
    'A': ['First', 'Second'],
    'B': ['row to delete', 'row to delete'],
    'C': ['row to shift', 'row to shift']
}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

# Shift only the 'B' and 'C' columns
df[['B', 'C']] = df[['B', 'C']].shift(-1, axis=1, fill_value='')


print(df)

    输出 ：

            A             B C
0   First  row to shift  
1  Second  row to shift
    • 3
  2. Best Answer

    明确地选择要影响的列并重新分配（或update）：

    df[['B', 'C']] = df[['B', 'C']].shift(-1, axis=1, fill_value='')

    或者：

    cols = ['B', 'C']
df[cols] = df[cols].shift(-1, axis=1, fill_value='')

# or
# df.update(df[cols].shift(-1, axis=1, fill_value=''))

    输出：

            A             B C
0   First  row to shift  
1  Second  row to shift

    您可以对每个索引/列执行相同的操作：

    cols = ['B', 'C']
idx = [1]
df.loc[idx, cols] = df.loc[idx, cols].shift(-1, axis=1, fill_value='')

# or
# df.update(df.loc[idx, cols].shift(-1, axis=1, fill_value=''))

    输出：

            A             B    C
0   First           row  row
1  Second  row to shift
    • 3

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