在Pandas DataFrame中的列子集中的行中重新排序项目在另一列子集中给定信息

Question

我有一个熊猫数据帧：

import pandas as pd
e = [{'E1': 'A', 'E2': 'B', 'E3': 'C', 'EDAY1': 0, 'EDAY2': 1, 'EDAY3': 2}, {'E1': 'B', 'E2': '0', 'E3': '0', 'EDAY1': 2, 'EDAY2': -1, 'EDAY3': -1}, {'E1': 'F', 'E2': 'A', 'E3': 'D', 'EDAY1': 5, 'EDAY2': 5, 'EDAY3': 2}]
df = pd.DataFrame(e)
display(df)

输出：

E1  E2  E3  EDAY1   EDAY2   EDAY3
0   A   B   C   0       1       2
1   B   0   0   2      -1      -1
2   F   A   D   5       5       2

其中，E1到E3是事件，EDAY1到EDAY3是相应事件发生的日期。注意：

• 如果未发生事件，则将其标记为"0"，并将相应的EDAY设置为-1
• 事件E1的优先级高于E2，事件E2的优先级高于事件E3
• 事件优先级与EDAY不对应(请参阅最后一行(
• 一些事件发生在同一天

我想根据以下标准将这些事件转换为10个字符长的字符串：

1. 字符串中的每个字符位置大致对应于事件发生的日期
2. 没有事件的天数将由字符"0"表示
3. 同一天发生的事件将按优先级排序，并立即相邻设置(我知道这不是一个完美的表示，但目前可以(

因此，在上面的例子中，我希望有以下表示：

E1  E2  E3  EDAY1   EDAY2   EDAY3   E_STR
0   A   B   C   0       1       2       ABC0000000
1   B   0   0   2      -1      -1       00B0000000
2   F   A   D   5       5       2       00D00FA000

请注意，这不是家庭作业，但我是Python和Pandas的新手，这让我很困惑。

Answer 1

请分享我对这个问题的看法，我使用wide_to_long来压平原始数据帧，然后将-1和zip所有的值排除在list的list中，结构不好，但不用担心，我们只需要它创建一对值和位置(在我的理解中，EDAY是E中字符的位置(

newdf=pd.wide_to_long(df.reset_index(),['E','EDAY'],i='index',j='drop').loc[lambda x : x.EDAY!=-1]
newdf.EDAY+=newdf.groupby(['index','EDAY']).cumcount()# here is to protect when two position show up same time
newdf=newdf.groupby(level=0).agg(list)

---

在整形之后，我们使用for循环来创建您需要的字符

l=[]
for x ,y in zip(newdf.E,newdf.EDAY):
xvar=list('0000000000')
for idx,z in enumerate(y):
xvar[z]=x[idx]
l.append(''.join(xvar))
l
Out[111]: ['ABC0000000', '00B0000000', '00D00FA000']