Python中如何为DataFrame创建值来自下一行的新列并整理数据？

可以用Pandas的索引筛选或分组功能实现需求，以下是两种可行方法：

方法一：索引筛选拼接 #

先提取起始行和结束行，再按列合并并调整列名：

import pandas as pd

# 创建原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'id': [1,2,3,4,5,6],
    'pos_X': [100,68,42,94,15,84],
    'pos_y': [0,17,28,35,59,19]
})

# 提取每一组的起始行（偶数索引：0、2、4）
start_df = df.iloc[::2].reset_index(drop=True)
# 提取每一组的结束行（奇数索引：1、3、5），并重命名列
end_df = df.iloc[1::2][['pos_X', 'pos_y']].rename(columns={'pos_X':'pos_xend', 'pos_y':'pos_yend'}).reset_index(drop=True)

# 合并两部分数据
result = pd.concat([start_df, end_df], axis=1)
# 重置id列
result['id'] = range(1, len(result)+1)

print(result)

方法二：分组处理 #

通过索引整除实现每两行一组，再从每组中提取对应值：

import pandas as pd

# 创建原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'id': [1,2,3,4,5,6],
    'pos_X': [100,68,42,94,15,84],
    'pos_y': [0,17,28,35,59,19]
})

# 按每两行分组（索引//2得到分组标识：0、0、1、1、2、2）
result = df.groupby(df.index // 2).apply(
    lambda group: pd.Series({
        'id': group.name + 1,
        'pos_X': group.iloc[0]['pos_X'],
        'pos_y': group.iloc[0]['pos_y'],
        'pos_xend': group.iloc[1]['pos_X'],
        'pos_yend': group.iloc[1]['pos_y']
    })
).reset_index(drop=True)

print(result)

两种方法最终输出的结果都符合目标要求：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vt24