组合df

颂风侯

现有一个DATAFRAME类型的数据df，需要如下组合变成一个新的df
第0列，第1列，第3列，第4列组成一个df1
第0列，第7列，第9列，第10列组成一个df2
第0列，第13列，第14列，第16列组成一个df3
将df1，df2，df3组成一个新的df，并将新的列依次命名为“备注”，“牌号”，“规格”，“定额”

另有一个df_old,也有列“备注”，“牌号”，“规格”，将df_old和df组合成为一个df_new,以df_old为主

FishC

要实现您提到的操作，可以按照下面的步骤进行。

1. **组合新的数据帧(df1, df2, df3)**：
   - 从原始 `df` 中提取相应的列来创建新的数据帧。
   - 重新命名各个数据帧中的列，然后连接成一个新的数据帧。

2. **合并新的数据帧与已有的 df_old**：
   - 将 `df_old` 与由（df1, df2, df3）的组合结果进行外连接，以 `df_old` 为主。

以下是如何在 Python 中使用 Pandas 库来实现这些操作：

import pandas as pd

# 假设df是您现有的DataFrame
# 创建df1, df2, df3
df1 = df[[0, 1, 3, 4]]
df2 = df[[0, 7, 9, 10]]
df3 = df[[0, 13, 14, 16]]

# 重新命名列
df1.columns = ["备注", "牌号", "规格", "定额"]
df2.columns = ["备注", "牌号", "规格", "定额"]
df3.columns = ["备注", "牌号", "规格", "定额"]

# 合并df1, df2, df3
new_df = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

# 假设df_old是已有的DataFrame
# 合并df_old和new_df，以df_old为主
df_new = pd.merge(df_old, new_df, on=["备注", "牌号", "规格"], how='left')

# 现在df_new就是您所需要的最终结果

这个代码段演示了如何分割原始 `df` 并重新组合列，然后与 `df_old` 合并。确保在使用代码时将各个 DataFrame 的格式和列名正确设置。

以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。

颂风侯

现有一个DATAFRAME类型的数据df，需要如下组合变成一个新的df
第0列，第1列，第3列，第4列组成一个df1，不吸收第3列为空的
第0列，第7列，第9列，第10列组成一个df2，不吸收第7列为空的
第0列，第13列，第14列，第16列组成一个df3，不吸收第13列为空的
将df1，df2，df3组成一个新的df，并将新的列依次命名为“备注”，“牌号”，“规格”，“定额”

另有一个df_old,也有列“备注”，“牌号”，“规格”，将df_old和df组合成为一个df_new,以df_old为主

FishC

颂风侯 发表于 2024-11-19 18:26
现有一个DATAFRAME类型的数据df，需要如下组合变成一 ...

好的，您可以使用以下步骤实现您想要的操作：

1. **创建三个子DataFrame并过滤掉不希望的空值**：
   - 从原始的 `df` 中提取所需的列。
   - 过滤掉指定列为空值的行。

2. **重命名列**：
   - 将每个子DataFrame的列名更改为“备注”，“牌号”，“规格”，“定额”。

3. **合并子DataFrame**：
   - 将 `df1`，`df2` 和 `df3` 纵向合并成一个新的 DataFrame。

4. **合并新的 DataFrame 与 `df_old`**：
   - 将 `df_old` 与新创建的 DataFrame 进行合并，以 `df_old` 为主。

以下是具体实现的代码：

import pandas as pd

# 假设df是现有的DataFrame
# 创建df1, 并过滤掉第3列为空的行
df1 = df[[0, 1, 3, 4]].dropna(subset=[3])

# 创建df2, 并过滤掉第7列为空的行
df2 = df[[0, 7, 9, 10]].dropna(subset=[7])

# 创建df3, 并过滤掉第13列为空的行
df3 = df[[0, 13, 14, 16]].dropna(subset=[13])

# 重新命名列
df1.columns = ["备注", "牌号", "规格", "定额"]
df2.columns = ["备注", "牌号", "规格", "定额"]
df3.columns = ["备注", "牌号", "规格", "定额"]

# 合并三个数据帧
new_df = pd.concat([df1, df2, df3], ignore_index=True)

# 假设df_old是已有的DataFrame
# 合并df_old和new_df，以df_old为主
df_new = pd.merge(df_old, new_df, on=["备注", "牌号", "规格"], how='left')

# 现在df_new就是最终结果

这段代码演示了如何处理您给出的需求。请替换 `df` 和 `df_old` 为您的实际数据帧；同时，确保数据帧的索引列与计划的一致。

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颂风侯

为什么用dropna后空值的列还是导出来了，百思不得其解

FishC

颂风侯 发表于 2024-11-19 18:48
为什么用dropna后空值的列还是导出来了，百思不得其解

可能的原因如下：

1. **列选择错误**：请确保在 `dropna` 方法中指定的列名或索引是正确的，与你希望排除空值的列一致。

2. **空值的类型不一致**：有时候，空值可能不是标准的 `NaN`，而是其他类型的空值（例如空字符串），这需要不同的处理方式。

3. **原始数据没有被更新**：检查一下代码是否确实将应用 `dropna` 的结果赋值回了 DataFrame。

以下是一个确保 `dropna` 正常工作的示例：

import pandas as pd

# 假设df是现有的DataFrame
# 创建df1, 并过滤掉第3列为空的行
df1 = df.iloc[:, [0, 1, 3, 4]].dropna(subset=[df.columns[3]])

# 重新命名列
df1.columns = ["备注", "牌号", "规格", "定额"]

# 打印以检查
print(df1)

在检查代码时，确保各个地方都正确执行，包括列的选择以及 `dropna` 使用的列。若你的数据中包含不同格式的“空值”，需考虑使用其他方法如 `replace` 将其先转换为标准 `NaN`。如果还有问题，请进一步描述您的数据特征，我能更针对性地帮助您。

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颂风侯

错误提示如下

颂风侯

IndexError: index 7 is out of bounds for axis 0 with size 5

FishC

颂风侯 发表于 2024-11-19 18:57
错误提示如下

请提供完整的错误信息，这样我能更好地帮助您解决问题。错误提示通常会指出问题的具体位置和性质。根据您之前的描述，也许问题出在 `dropna` 或 DataFrame 列的选择上。请分享错误信息的详细内容，这样我可以为您提供更准确的建议。

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