Pandas数据处理：将指定列非空值移至对应行下方新行

原始DataFrame #

import pandas as pd

data = { 'Name Type': ["Primary", "Primary", "Primary"],
         'Full Name': ["John Snow", "Daenerys Targaryen", "Brienne Tarth"], 
         'AKA': ["Aegon Targaryen", None, None],
         'LQAKA': ["The Bastard of Winterfell", "Mother of Dragons", None],
         'Other': ["Info", "Info", "Info"]}
df = pd.DataFrame(data)

需求说明 #

将AKA和LQAKA列中的非空值移至对应Primary名称所在行的下方，同时将Name Type设为对应列名（AKA或LQAKA）；值为None时不生成新行。Other等其他列仅保留Primary行的信息，最终预期结果如下：

解决方案代码 #

# 提取Primary行的核心数据
primary_df = df[['Name Type', 'Full Name', 'Other']]

# 处理AKA列生成对应行
aka_df = df[df['AKA'].notna()].rename(columns={'AKA': 'Full Name'})
aka_df['Name Type'] = 'AKA'
aka_df = aka_df[['Name Type', 'Full Name', 'Other']]
aka_df['Other'] = ''

# 处理LQAKA列生成对应行
lqaka_df = df[df['LQAKA'].notna()].rename(columns={'LQAKA': 'Full Name'})
lqaka_df['Name Type'] = 'LQAKA'
lqaka_df = lqaka_df[['Name Type', 'Full Name', 'Other']]
lqaka_df['Other'] = ''

# 按原始顺序合并并排序，保证别名行紧跟对应Primary行
result = pd.concat([primary_df, aka_df, lqaka_df]).sort_index(kind='mergesort')
result = result.reset_index(drop=True)

print(result)

代码逻辑说明 #

1. 提取Primary基础行：直接取出原始表中Name Type为Primary的核心列，保留Other列的原始信息。
2. 处理AKA列：筛选AKA非空的行，将AKA列重命名为Full Name，修改Name Type为AKA，清空Other列内容后保留目标列。
3. 处理LQAKA列：和AKA列逻辑一致，筛选非空行后调整列名与Name Type，清空Other列。
4. 合并排序：将三个表合并，用mergesort按原始索引排序，确保别名行紧跟对应Primary行，最后重置索引得到最终结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nzskra