如何将特定结构的DataFrame转换为带合适索引的目标格式？

原始DataFrame结构 #

0        1        2
0   A        A        A
1 26,2%   17,2%   12,5%
2   B        B        B
3   -        -        -
4   C        C        C
5 10,7%      -        -
6   D        D        D
7   -        -        -
8   E        E        E
9   -        -        -
10  F        F        F
11 12,6%   24,4%   27,7%
...

目标格式 #

col1    col2    col3
A 26,2%   17,2%   12,5%
B   -        -        -
C 10,7%      -        -
D   -        -        -
E   -        -        -
F 12,6%   24,4%   27,7%
...

实现方法 #

直接通过行切片提取标签和数据，组合成新的DataFrame即可，代码如下：

import pandas as pd

# 假设原始DataFrame已加载为df
# 提取偶数行的第一列作为新索引（每行的三个标签值一致，取第一列即可）
new_index = df.iloc[::2, 0]
# 提取奇数行作为数据部分
data_rows = df.iloc[1::2]
# 创建目标DataFrame并设置列名
result = pd.DataFrame(data_rows.values, index=new_index, columns=['col1', 'col2', 'col3'])

# 查看结果
print(result)

说明 #

• df.iloc[::2, 0]：选取所有偶数索引行（0、2、4...）的第一列，作为新DataFrame的行标签
• df.iloc[1::2]：选取所有奇数索引行（1、3、5...），这些行对应每个标签的数据
• 最后将数据和索引组合，并重命名列名为col1、col2、col3

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jacques