根据 c 的值乘以 pandas DataFrame 中的行

Question

我想从中得到：

nname	eemail	email2	email3	email4
Stan	stan@example.com	NO	stan1@example.com	NO
Danny	danny@example.com	danny1@example.com	danny2@example.com	danny3@example.com
Elle	elle@example.com	NO	NO	NO

为此：

nname	eemail
Stan	stan@example.com
Stan	stan1@example.com
Danny	danny@example.com
Danny	danny1@example.com
Danny	danny2@example.com
Danny	danny3@example.com
Elle	elle@example.com

我知道我可以使用名称和电子邮件列创建 4 个单独的 DF，然后合并所有 4 个并删除带有 'NO' 的 DF，但我觉得对此可能有更智能、更动态的解决方案。

Answer 1

result = (
    df.set_index("nname")
    .stack()
    .to_frame("eemail")
    .query("eemail != 'NO'")
    .droplevel(1)
    .reset_index()
)

Answer 2

试试这个：

(df.mask(df.eq('NO'))
 .set_index('nname')
 .stack()
 .droplevel(1)
 .reset_index(level=0,name = 'eemail'))

输出：

   nname              eemail
0   Stan    stan@example.com
1   Stan   stan1@example.com
2  Danny   danny@example.com
3  Danny  danny1@example.com
4  Danny  danny2@example.com
5  Danny  danny3@example.com
6   Elle    elle@example.com

根据 c 的值乘以 pandas DataFrame 中的行

Multiply rows in pandas DataFrame depending on values from c

python

pandas

database

rows