在行中剪切数据框
Cut dataframe at row
我有一个数据框,我想在特定行剪切它,然后我想将这个剪切添加到数据框的右侧。
我希望我的例子能阐明我的意思。
感谢您的帮助。
示例:
Column_name1 Column_name2 column_name3 Column_name4
0
1
2
3
4
5------------------------------------------------------< cut here
6
7
8
9
10
Column_name1 Column_name2 column_name3 column_name4 column_name5
0 5
1 6
2 7 add cut here
3 8
4 9
使用:
df = pd.DataFrame({
'A':list('abcdef'),
'B':[4,5,4,5,5,4],
'C':[7,8,9,4,2,3],
'D':[1,3,5,7,1,0],
'E':[5,3,6,9,2,4],
'F':list('aaabbb')
})
n = 3
df = pd.concat([df.iloc[:n].reset_index(drop=True),
df.iloc[n:].add_prefix('cutted_').reset_index(drop=True)], axis=1)
print (df)
A B C D E F cutted_A cutted_B cutted_C cutted_D cutted_E cutted_F
0 a 4 7 1 5 a d 5 4 7 9 b
1 b 5 8 3 3 a e 5 2 1 2 b
2 c 4 9 5 6 a f 4 3 0 4 b
n = 5
df = pd.concat([df.iloc[:n].reset_index(drop=True),
df.iloc[n:].add_prefix('cutted_').reset_index(drop=True)], axis=1)
print (df)
A B C D E F cutted_A cutted_B cutted_C cutted_D cutted_E cutted_F
0 a 4 7 1 5 a f 4.0 3.0 0.0 4.0 b
1 b 5 8 3 3 a NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 c 4 9 5 6 a NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 d 5 4 7 9 b NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 e 5 2 1 2 b NaN NaN NaN NaN NaN NaN
我有一个数据框,我想在特定行剪切它,然后我想将这个剪切添加到数据框的右侧。
我希望我的例子能阐明我的意思。
感谢您的帮助。
示例:
Column_name1 Column_name2 column_name3 Column_name4
0
1
2
3
4
5------------------------------------------------------< cut here
6
7
8
9
10
Column_name1 Column_name2 column_name3 column_name4 column_name5
0 5
1 6
2 7 add cut here
3 8
4 9
使用:
df = pd.DataFrame({
'A':list('abcdef'),
'B':[4,5,4,5,5,4],
'C':[7,8,9,4,2,3],
'D':[1,3,5,7,1,0],
'E':[5,3,6,9,2,4],
'F':list('aaabbb')
})
n = 3
df = pd.concat([df.iloc[:n].reset_index(drop=True),
df.iloc[n:].add_prefix('cutted_').reset_index(drop=True)], axis=1)
print (df)
A B C D E F cutted_A cutted_B cutted_C cutted_D cutted_E cutted_F
0 a 4 7 1 5 a d 5 4 7 9 b
1 b 5 8 3 3 a e 5 2 1 2 b
2 c 4 9 5 6 a f 4 3 0 4 b
n = 5
df = pd.concat([df.iloc[:n].reset_index(drop=True),
df.iloc[n:].add_prefix('cutted_').reset_index(drop=True)], axis=1)
print (df)
A B C D E F cutted_A cutted_B cutted_C cutted_D cutted_E cutted_F
0 a 4 7 1 5 a f 4.0 3.0 0.0 4.0 b
1 b 5 8 3 3 a NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 c 4 9 5 6 a NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 d 5 4 7 9 b NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 e 5 2 1 2 b NaN NaN NaN NaN NaN NaN