logo标签列表

在pandas数据框中的每N行后插入一个空行。

pythonpandas
3

我有一个数据框：

pd.DataFrame(columns=['a','b'],data=[[3,4],
[5,5],[9,3],[1,2],[9,9],[6,5],[6,5],[6,5],[6,5],
[6,5],[6,5],[6,5],[6,5],[6,5],[6,5],[6,5],[6,5]])

我希望在每三行之后插入两行空白，使得最终的输出看起来像这样:
    a   b
0   3.0 4.0
1   5.0 5.0
2   9.0 3.0
3   NaN NaN
4   NaN NaN
5   1.0 2.0
6   9.0 9.0
7   6.0 5.0
8   NaN NaN
9   NaN NaN
10  6.0 5.0
11  6.0 5.0
12  6.0 5.0
13  NaN NaN
14  NaN NaN
15  6.0 5.0
16  6.0 5.0
17  6.0 5.0
18  NaN NaN
19  NaN NaN
20  6.0 5.0
21  6.0 5.0
22  6.0 5.0
23  NaN NaN
24  NaN NaN
25  6.0 5.0
26  6.0 5.0

我尝试了很多方法，但是都没有更接近所期望的输出。

这个回答解决了你的问题吗？Pandas：在数据框中每两行之后插入一个空行 - Olasimbo Arigbabu
我的错，我已经修改了问题，在每三行后插入了两个空行。但是我会审查您的建议，其中有宝贵的见解。 - Martin Yordanov Georgiev
3个回答
4
以下内容随着DataFrame的大小而扩展，因为它不会迭代行，也不会创建中间数据帧。
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['a','b'],data=[[3,4],
    [5,5],[9,3],[1,2],[9,9],[6,5],[6,5],[6,5],[6,5],
    [6,5],[6,5],[6,5],[6,5],[6,5],[6,5],[6,5],[6,5]])

def add_empty_rows(df, n_empty, period):
    """ adds 'n_empty' empty rows every 'period' rows  to 'df'. 
        Returns a new DataFrame. """
    
    # to make sure that the DataFrame index is a RangeIndex(start=0, stop=len(df)) 
    # and that the original df object is not mutated. 
    df = df.reset_index(drop=True)
    
    # length of the new DataFrame containing the NaN rows
    len_new_index = len(df) + n_empty*(len(df) // period)
    # index of the new DataFrame
    new_index = pd.RangeIndex(len_new_index)
    
    # add an offset (= number of NaN rows up to that row) 
    # to the current df.index to align with new_index. 
    df.index += n_empty * (df.index
                             .to_series()
                             .groupby(df.index // period)
                             .ngroup())
    
    # reindex by aligning df.index with new_index. 
    # Values of new_index not present in df.index are filled with NaN.
    new_df = df.reindex(new_index)
    
    return new_df

测试：

# original df
>>> df

    a  b
0   3  4
1   5  5
2   9  3
3   1  2
4   9  9
5   6  5
6   6  5
7   6  5
8   6  5
9   6  5
10  6  5
11  6  5
12  6  5
13  6  5
14  6  5
15  6  5
16  6  5

# add 2 empty rows every 3 rows
>>> add_empty_rows(df, 2, 3)

      a    b
0   3.0  4.0
1   5.0  5.0
2   9.0  3.0
3   NaN  NaN
4   NaN  NaN
5   1.0  2.0
6   9.0  9.0
7   6.0  5.0
8   NaN  NaN
9   NaN  NaN
10  6.0  5.0
11  6.0  5.0
12  6.0  5.0
13  NaN  NaN
14  NaN  NaN
15  6.0  5.0
16  6.0  5.0
17  6.0  5.0
18  NaN  NaN
19  NaN  NaN
20  6.0  5.0
21  6.0  5.0
22  6.0  5.0
23  NaN  NaN
24  NaN  NaN
25  6.0  5.0
26  6.0  5.0

# add 5 empty rows every 4 rows
>>> add_empty_rows(df, 5, 4)

      a    b
0   3.0  4.0
1   5.0  5.0
2   9.0  3.0
3   1.0  2.0
4   NaN  NaN
5   NaN  NaN
6   NaN  NaN
7   NaN  NaN
8   NaN  NaN
9   9.0  9.0
10  6.0  5.0
11  6.0  5.0
12  6.0  5.0
13  NaN  NaN
14  NaN  NaN
15  NaN  NaN
16  NaN  NaN
17  NaN  NaN
18  6.0  5.0
19  6.0  5.0
20  6.0  5.0
21  6.0  5.0
22  NaN  NaN
23  NaN  NaN
24  NaN  NaN
25  NaN  NaN
26  NaN  NaN
27  6.0  5.0
28  6.0  5.0
29  6.0  5.0
30  6.0  5.0
31  NaN  NaN
32  NaN  NaN
33  NaN  NaN
34  NaN  NaN
35  NaN  NaN
36  6.0  5.0
1
答案最灵活，因为它允许在任何给定的第N行输入任意数量的行。干杯 - Martin Yordanov Georgiev
1

试试这个：

(pd.concat([df,pd.DataFrame([[np.NaN]*2],
index = [i for i in df.index if i%3 == 2] * 2,
columns = list('ab'))])
.sort_index()
.reset_index(drop=True))

输出：

    a   b
0   3.0 4.0
1   5.0 5.0
2   9.0 3.0
3   NaN NaN 
4   NaN NaN 
5   1.0 2.0
6   9.0 9.0
7   6.0 5.0
8   NaN NaN 
9   NaN NaN 
10  6.0 5.0
11  6.0 5.0
12  6.0 5.0
13  NaN NaN 
14  NaN NaN 
15  6.0 5.0
16  6.0 5.0
17  6.0 5.0
18  NaN NaN 
19  NaN NaN 
20  6.0 5.0
21  6.0 5.0
22  6.0 5.0
23  NaN NaN 
24  NaN NaN 
25  6.0 5.0
26  6.0 5.0
1
你可以遍历行并在每三行时添加两行。
data = [[row.tolist(), [pd.NA]*len(row), [pd.NA]*len(row)]
        if (idx+1) % 3 == 0 else [row.tolist()]
        for idx, row in df.iterrows()]

out = pd.DataFrame([i for lst in data for i in lst], columns=df.columns)


print(data)

[[[3, 4]],
 [[5, 5]],
 [[9, 3], [<NA>, <NA>], [<NA>, <NA>]],
 [[1, 2]],
 [[9, 9]],
 [[6, 5], [<NA>, <NA>], [<NA>, <NA>]],
 [[6, 5]],
 [[6, 5]],
 [[6, 5], [<NA>, <NA>], [<NA>, <NA>]],
 [[6, 5]],
 [[6, 5]],
 [[6, 5], [<NA>, <NA>], [<NA>, <NA>]],
 [[6, 5]],
 [[6, 5]],
 [[6, 5], [<NA>, <NA>], [<NA>, <NA>]],
 [[6, 5]],
 [[6, 5]]]


print(out)

       a     b
0      3     4
1      5     5
2      9     3
3   <NA>  <NA>
4   <NA>  <NA>
5      1     2
6      9     9
7      6     5
8   <NA>  <NA>
9   <NA>  <NA>
10     6     5
11     6     5
12     6     5
13  <NA>  <NA>
14  <NA>  <NA>
15     6     5
16     6     5
17     6     5
18  <NA>  <NA>
19  <NA>  <NA>
20     6     5
21     6     5
22     6     5
23  <NA>  <NA>
24  <NA>  <NA>
25     6     5
26     6     5
网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的
可以查看英文原文，
原文链接