从python中的特定索引向下移动特定列的行

Question

我正在从网站的多个页面抓取多个表格。问题是初始表中缺少一行。基本上，这就是数据帧的外观。

                               mar2018 feb2018 jan2018 dec2017 nov2017                              
                                                                                      oct2017 sep2017 aug2017  

                balls faced      345     561    295       0      645     balls faced    200    58      0
                runs scored      156     281    183       0      389     runs scored    50     20      0
                strike rate      52.3    42.6   61.1      0      52.2    strike rate    25     34      0
                dot balls        223     387    173       0      476     dot balls      125    34      0
                fours            8       12     19        0      22      sixes          2      0       0   
                doubles          20      38     16        0      36      fours          4      2       0
                notout           2       0      0         0      4       doubles        2      0       0
                                                                         notout         4      2       0

列＆＃39; sixes＆＃39;在第一页中缺少并出现在后续页面中。所以，我试图从＆＃39; fours＆＃39;开始移动行。不要出去＆＃39;从2014年3月到2017年2月，前5个列的第4行留下一个位置。

我尝试了以下代码，但它不起作用。这是水平移​​动值而不是垂直向下移动。

df.iloc[4][0:6] = df.iloc[4][0:6].shift(1)

以及

df2 =  pd.DataFrame(index = 4)
df = pd.concat([df.iloc[:], df2, df.iloc[4:]]).reset_index(drop=True)

没用。

df['mar2018'] = df['mar2018'].shift(1)

但是这会将该列的所有值向下移动1行。

所以，我想知道是否有可能从特定索引中删除特定列的行？

Answer 1

我认为联合所需的reindex需要numpy.union1d所有索引值：

idx = np.union1d(df1.index, df2.index)

df1 = df1.reindex(idx)
df2 = df2.reindex(idx)

print (df1)
             mar2018  feb2018  jan2018  dec2017  nov2017
balls faced    345.0    561.0    295.0      0.0    645.0
dot balls      223.0    387.0    173.0      0.0    476.0
doubles         20.0     38.0     16.0      0.0     36.0
fours            8.0     12.0     19.0      0.0     22.0
notout           2.0      0.0      0.0      0.0      4.0
runs scored    156.0    281.0    183.0      0.0    389.0
sixes            NaN      NaN      NaN      NaN      NaN
strike rate     52.3     42.6     61.1      0.0     52.2

print (df2)
             oct2017  sep2017  aug2017
balls faced      200       58        0
dot balls        125       34        0
doubles            2        0        0
fours              4        2        0
notout             4        2        0
runs scored       50       20        0
sixes              2        0        0
strike rate       25       34        0

如果列表中有多个DataFrame，请使用list comprehension：

from functools import reduce

dfs = [df1, df2]
idx = reduce(np.union1d, [x.index for x in dfs])

dfs1 = [df.reindex(idx) for df in dfs]

print (dfs1)
[             mar2018  feb2018  jan2018  dec2017  nov2017
balls faced    345.0    561.0    295.0      0.0    645.0
dot balls      223.0    387.0    173.0      0.0    476.0
doubles         20.0     38.0     16.0      0.0     36.0
fours            8.0     12.0     19.0      0.0     22.0
notout           2.0      0.0      0.0      0.0      4.0
runs scored    156.0    281.0    183.0      0.0    389.0
sixes            NaN      NaN      NaN      NaN      NaN
strike rate     52.3     42.6     61.1      0.0     52.2,      oct2017  sep2017  aug2017
balls faced      200       58        0
dot balls        125       34        0
doubles            2        0        0
fours              4        2        0
notout             4        2        0
runs scored       50       20        0
sixes              2        0        0
strike rate       25       34        0]