将多个列追加到df，同时保留其他列值[重复]
我有一个与一个标题和位置关联的多个作者的df：
title | location | author 1 | author 2 | author 3
---------------------------------------------------
A | US | jon smit| johnny | brad
B | Asia | Kenny lee| None | None
C | Europe | gutentag | bonjour | None
我希望输出忽略任何None值，如下所示：
title | location | author |
-----------------------------
A | US | jon smit|
A | US | johnny |
A | US | brad |
B | Asia | Kenny lee|
C | Europe | gutentag |
C | Europe | bonjour |
任何帮助将不胜感激！
共有1个答案
使用df.melt和df.replace将None值替换为NaN，使用df.dropna将NaN值丢弃。
最后，使用df.sort_values对列title上的行进行排序：
In [1414]: import numpy as np
In [1415]: x = df.melt(id_vars=['title', 'location'], value_name='author')[['title', 'location', 'author']].replace('None', np.nan).dropna().sort_values('title')
In [1416]: x
Out[1416]:
title location author
0 A US jon smit
3 A US johnny
6 A US brad
1 B Asia Kenny lee
2 C Europe gutentag
5 C Europe bonjour
或者：如果您的No值是Nonetype而不是字符串，则不需要替换。
x = d.melt(id_vars=["title", "location"], value_name="author")[
["title", "location", "author"]
].dropna()
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问题内容： 我在pandas数据框上使用来删除没有特定列的最小值的所有行。像这样： 但是，如果我不止这两列，其他列（例如在我的示例中）将被删除。我可以使用保留这些列，还是必须找到一种不同的方式删除行？ 我的数据如下： 并应以如下形式结束： 但是我得到的是： 我一直在浏览文档，找不到任何东西。我试过了： 但是这些都不起作用（我在最后一个中意识到，语法是在创建组后进行聚合的）。 问题答案： 方法1：使
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我有下表和Postgres： 作为select查询的一部分，我希望能够基于最高的Col2值（每个Col1值永远不会有多个最高值）在Col1中删除重复项，并保留相应的Col2、Col3值。 期望输出：
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问题内容： 我正在编写一个包含10个存储桶列表的简单哈希表。使用内置函数计算索引，然后对表大小取模。但是，当我尝试将对象附加到该索引的存储桶列表时，它会附加到每个存储桶列表。我尝试用不同的方式定义add_HT，但我一直得到相同的结果。我究竟做错了什么？ 问题答案： 使指向 同一列表 的指针数量增加。这里不是问题。您需要定义为。
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我有以下问题： 包含带有字符串 、 或 C 的 。 带有的第二个 。 以及其他三列 、 和 （这些列也命名为 、 和 ）。 因此 应获得 现在我想遍历每一行，并根据 中的条目将 中的整数分配给列 A、B 或 C。 如何实现此目的？ < code>df.withColumn()我不能使用(或者至少我不知道为什么),对于< code>val df2 = df.map(x = 提前期待您的帮助和感谢！
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我有下面提到的表，我想通过查询添加列，这将增加一列到表的值对其他列特定值考虑以下表 在这个表中，在1前面想要文本作为活动，在零（0）前面，我想要它作为列名状态的非活动。