如何按条件在Pandas DataFrame中向上移动指定行？

原始DataFrame #

import pandas as pd

data = [['Construction', '', '01/02/2022', '01/06/2022', '1', 'No'], 
        ['Level Site', 'Construction', '01/02/2022', '01/02/2022', '2', 'No'], 
        ['Foundation', '', '01/03/2023', '01/06/2023', '1', 'Yes'],
        ['Lay Foundation', 'Construction>Foundation', '01/03/2022', '01/04/2022', '3', 'No'], 
        ['Prepare land for foundation', 'Construction>Foundation', '01/05/2022', '01/06/2022', '3', 'No'],
        ['Building Envelope', '', '01/07/2023', '01/16/2023', '1', 'No'], 
        ['Install Footings', 'Building Envelope', '01/07/2022', '01/07/2022', '2', 'Yes'], 
        ['Pouring', '', '01/08/202', '01/09/2023', '1', 'No'],
        ['Pour Foundation', 'Building Envelope>Pouring', '01/08/2022', '01/09/2022', '3', 'No'], 
        ['Installation', '', '01/09/2022', '01/14/2022', '1', 'No']]
df1 = pd.DataFrame(data, columns=['Activity', 'Parent', 'Start', 'Finish', 'WBS Level', 'Match'])

期望输出的DataFrame #

data = [['Construction', '', '01/02/2022', '01/06/2022', '1', 'No'],
        ['Foundation', '', '01/03/2023', '01/06/2023', '1', 'Yes'], 
        ['Level Site', 'Construction', '01/02/2022', '01/02/2022', '2', 'No'], 
        ['Lay Foundation', 'Construction>Foundation', '01/03/2022', '01/04/2022', '3', 'No'], 
        ['Prepare land for foundation', 'Construction>Foundation', '01/05/2022', '01/06/2022', '3', 'No'],
        ['Install Footings', 'Building Envelope', '01/07/2022', '01/07/2022', '2', 'Yes'],
        ['Building Envelope', '', '01/07/2023', '01/16/2023', '1', 'No'], 
        ['Pouring', '', '01/08/202', '01/09/2023', '1', 'No'],
        ['Pour Foundation', 'Building Envelope>Pouring', '01/08/2022', '01/09/2022', '3', 'No'], 
        ['Installation', '', '01/09/2022', '01/14/2022', '1', 'No']]
df2 = pd.DataFrame(data, columns=['Activity', 'Parent', 'Start', 'Finish', 'WBS Level', 'Match'])

需求说明 #

为调度软件准备数据时，需要将所有Match列值为Yes的行向上移动一行，且不能删除或覆盖任何行。

解决方案 #

通过定位目标行索引，从后往前交换目标行与前一行的位置，避免索引混乱：

# 获取所有Match为Yes的行索引
yes_indices = df1[df1['Match'] == 'Yes'].index.tolist()

# 从后往前处理索引，防止交换后索引错位
for idx in reversed(yes_indices):
    # 排除第一行，避免索引越界
    if idx > 0:
        # 交换当前行和前一行的位置
        df1.iloc[[idx-1, idx]] = df1.iloc[[idx, idx-1]].values

# 验证结果
print(df1)

关键说明 #

• 反向处理索引：如果先处理靠前的索引，交换操作会改变后续目标行的位置，导致错误。从后往前处理能避免这个问题。
• 直接行交换：通过iloc定位两行并交换值，确保所有数据完整保留，无丢失或覆盖。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bcoder