如何遍历行并根据同一行中其他字段的内容查询特定字段？

Question

我已经生成了一个表格数据集，我正在尝试使用 python 以 xls 格式查询并生成报告。我已将数据放入 pandas 数据框中，并将所有可能相关的字段按正确的顺序排列，现在我需要选择每行中的特定列满足特定条件的位置。如果满足该条件，我想包含同一行中的特定字段。我对如何进一步查询这个数据集有点迷茫。

  columns = ['type_1','price_1','color_1','type_2','price_2','color_2','type_3','price_3','color_3' ]

    1'Car','300','Grey','None','None','None,'Truck','500','blue'
    2'Van','250','White','Car','300','Green','Car','350','Black'
    3'None','None','None','None','None','None','None','None','None'
    4'None','None','None''Car','600','Yellow''None','None','None'
    5'Van','250','White','Car','300','Green','Van','250','White'

我想查询此数据集以输出汽车，如果是汽车，则包括价格和颜色。那么如何遍历上面的行并使用 pandas 生成下面的输出呢？

    'Car','300','Grey'
    'Car','300','Green''Car','350','Black'
    'Car','600','Yellow'
    'Car','300','Green'

我觉得这里有两种方法，查询数据集，在不满足所需条件的地方剥离，即：

    df[df.type_1 != 'Car' OR df.type_2 != 'Car' OR df.type_3 != 'Car']

或创建一个新的数据帧并在满足条件时写入/附加到它。

我对 pandas 和它的功能是全新的，因此不胜感激！

Answer 1

这需要几个步骤。

1. 过滤列基于_1、_2 和_3
2. 遍历数据框并过滤'Car' 上的type 列
3. Concat 将数据帧组合成一个最终数据帧

顺便说一句：我认为您的预期输出应该稍微调整一下才有意义：

df = df.replace("'None'", np.NaN)

df1 = df[df.filter(like='_1').columns]
df2 = df[df.filter(like='_2').columns]
df3 = df[df.filter(like='_3').columns]

dfs = [df1, df2, df3]
dfs_new = []
cntr = 1

for d in dfs:
    dfs_new.append(d[d['type_'+str(cntr)] == "'Car'"])
    cntr += 1

print(pd.concat(dfs_new, axis=1).fillna(''))
  type_1 price_1 color_1 type_2 price_2   color_2 type_3 price_3  color_3
0  'Car'   '300'  'Grey'                                                 
1                         'Car'   '300'   'Green'  'Car'   '350'  'Black'
3                         'Car'   '600'  'Yellow'                        
4                         'Car'   '300'   'Green'                        

注意我可以得到完全一样的预期输出，但这没有意义，因为 type_1 和 type_2 汽车相互重叠，而 type_3 有自己的柱子。