Python含NaN值DataFrame关键词匹配与数据提取求助

• 定位关键词"walmart"所在行（忽略大小写匹配），获取起始索引
• 从起始索引的下一行开始，筛选所有"Jan Sales"的行，取第二个对应的索引
• 提取该索引的上一行数据

代码实现 #

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame为df
# 1. 找到walmart所在行的索引（忽略大小写，排除NaN干扰）
walmart_idx = df[df['Name'].str.contains('walmart', case=False, na=False)].index[0]

# 2. 从walmart行之后筛选所有Jan Sales的行，取第二次出现的索引
jan_sales_indices = df.loc[walmart_idx+1:, 'Name'][df.loc[walmart_idx+1:, 'Name'] == 'Jan Sales'].index
target_row_idx = jan_sales_indices[1] - 1

# 3. 提取目标行数据
target_data = df.loc[target_row_idx]
print(target_data)

关键说明 #

• na=False参数避免NaN值触发字符串匹配报错，确保只处理有效字符串
• walmart_idx+1限定查找范围从walmart行之后开始，符合需求
• jan_sales_indices[1]精准定位第二次出现的"Jan Sales"，减1即可获取其上一行数据

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rivas