Python数据框将每第n行的单个值转换为新列答案

【问题标题】：Python dataframe tranpose a single value from every nth row into a new columnPython数据框将每第n行的单个值转换为新列
【发布时间】：2022-06-16 01:55:42
【问题描述】：

我有这些交替的时间行，我希望时间并排，名称和值列总是多余的，所以我感兴趣的唯一值是通过将这些值转置为新列来保留时间列。但我不太明白如何优雅地做到这一点

之前：

	Name	Time	Value
0	Q	09:15	1
1	Q	09:16	0
2	Q	09:18	1
3	Q	09:19	0
4	P	22:30	1
5	P	23:20	0

之后：

	Name	Time	Value	Value2
0	Q	09:15	1	09:16
1	Q	09:18	1	09:19
2	P	23:20	1	23:20

【问题讨论】：

中的冗余值总是0？是否总是一个值为 1，一个值为 0。或者是否有可能有两个连续的 1？基本上我在问是否有可能存在 Value3 列？

标签： python pandas dataframe numpy

【解决方案1】：

这是一个适用于您的示例的解决方案。在 df1 你有输出

import pandas as pd


df=pd.DataFrame({
    "Name":["Q"  ,"Q" ,"Q" ,"Q" ,"P" ,"P"],
    "Time":["09:15", "09:16", "09:18", "09:19", "22:30", "23:20"],
    "Value":[1 ,0 ,1 ,0 ,1 ,0],
    "Value2":[None,None,None,None,None,None]})

df1=df.loc[df["Value"]!=0]
df2=df.loc[df["Value"]==0]
df2.index=df1.index
df1=df1.drop(columns=["Value2"])

df2=df2.drop(columns=["Name","Value","Value2"])
df2=df2.rename(columns={"Time":"Value2"})

df1=df1.join(df2)

【讨论】：