Pandas: Lesen von Excel mit den verbundenen Zellen

Habe ich Excel-Dateien mit mehreren Blättern, jedes von denen sieht ein wenig so aus (aber viel länger):

        Sample  CD4     CD8
Day 1   8311    17.3    6.44
        8312    13.6    3.50
        8321    19.8    5.88
        8322    13.5    4.09
Day 2   8311    16.0    4.92
        8312    5.67    2.28
        8321    13.0    4.34
        8322    10.6    1.95

Die erste Spalte ist eigentlich vier Zellen zusammengeführt vertikal.

Wenn ich das hier lese mit den pandas.read_excel, bekomme ich einen DataFrame, der wie folgt aussieht:

       Sample    CD4   CD8
Day 1    8311  17.30  6.44
NaN      8312  13.60  3.50
NaN      8321  19.80  5.88
NaN      8322  13.50  4.09
Day 2    8311  16.00  4.92
NaN      8312   5.67  2.28
NaN      8321  13.00  4.34
NaN      8322  10.60  1.95

Wie kann ich entweder Pandas zu verstehen, verbundene Zellen, oder schnell und einfach entfernen Sie die NaN und Gruppe, indem Sie den entsprechenden Wert? (Ein Ansatz wäre es, den index zurücksetzen, Schritt für Schritt durch finden der Werte und NaNs ersetzen mit Werten, übergeben Sie in der Liste der Tage, dann legen Sie den index für die Spalte. Aber wie es scheint, sollte es einen einfacheren Ansatz.)

InformationsquelleAutor iayork | 2014-04-08
  1. 30

    Könnten Sie die Serie.fillna - Methode Vorwort-füllen Sie die NaN-Werte:

    df.index = pd.Series(df.index).fillna(method='ffill')

    Beispielsweise

    In [42]: df
Out[42]: 
       Sample    CD4   CD8
Day 1    8311  17.30  6.44
NaN      8312  13.60  3.50
NaN      8321  19.80  5.88
NaN      8322  13.50  4.09
Day 2    8311  16.00  4.92
NaN      8312   5.67  2.28
NaN      8321  13.00  4.34
NaN      8322  10.60  1.95

[8 rows x 3 columns]

In [43]: df.index = pd.Series(df.index).fillna(method='ffill')

In [44]: df
Out[44]: 
       Sample    CD4   CD8
Day 1    8311  17.30  6.44
Day 1    8312  13.60  3.50
Day 1    8321  19.80  5.88
Day 1    8322  13.50  4.09
Day 2    8311  16.00  4.92
Day 2    8312   5.67  2.28
Day 2    8321  13.00  4.34
Day 2    8322  10.60  1.95

[8 rows x 3 columns]
    • "ffill" ist genau das, was ich suchte. Danke.
    • Wie würden Sie lösen das gleiche problem bei zusammengeführten Spalten statt der Zeilen?
    • fillna - Methode hat eine axis parameter, der steuert die Richtung, gefüllt zu werden. Füllen Sie alle NaNs in einem DataFrame row-wise, Sie könnte verwenden df = df.fillna(method='ffill', axis=1). Füllen Sie nur ausgewählte Zeilen, verwenden Sie df.loc oder df.iloc. Zum Beispiel df.loc[mask] = df.loc[mask].fillna(method='ffill', axis=1).
    • thx, aber meine Frage ist etwas anders, ausgedrückt Sie hier: stackoverflow.com/questions/27420263/...
    • auch funktionierte, wenn die problematische Spalte war nicht die index
    • fillna mit ffill ist ok, solange eine verbundene Zelle ist nicht gefolgt von einer volontarily leere Zelle...

    InformationsquelleAutor unutbu
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