在Pandas中分组和删除不必要的行

Question

我有一个熊猫数据框，如下所示。此DF包含重要信息，但有许多不必要的行。

DF_Old =

id    tID       word   rX     rY     R
52    6         X      L-18   nan    L
52    6         X      L-12   nan    L
52    6         X      L-10   nan    L
52    7         A      N      N      nan
52    8         B      W-7    O-6    W,O
52    8         B      W-7    nan    W
52    8         B      nan    O-6    O
52    8         B      nan    nan    nan
52    8         C      W-7    O-6    W,O
52    8         C      W-7    nan    W
52    8         C      nan    O-6    O
52    8         C      nan    nan    nan
52    9         D      nan    nan    nan

rX包含从左到右的值，而rY包含从右到左的值。在列R中，这些值连接在一起，而数字被省略。

有些行包含部分信息，可以轻松删除。但是，我不能通过DF.dropna(thresh=2)或类似的方法删除它们，因为我丢失了其他(重要)行，比如表中的最后一行。我想有一个类似于DF_New的DataFrame

DF_New =

id    tID       word   r                  R
52    6         X      L-18, L-12, L-10   L
52    7         A      N                  N
52    8         B      W-7, O-6           W,O
52    8         C      W-7, O-6           W,O
52    9         D      N                  N

我认为需要某种类型的合并(比如DF.groupby)和删除行，但我所做的一切只会让这个表变得更糟。有什么想法吗？

Answer 1

从你想要的输出中很难重建你想要的逻辑，但这似乎就是你想要的

DF_Old= DF_Old.replace(np.nan, 'nan', regex=True)

DF_Old.groupby(['tID', 'word'])['rX'].apply(list)

或

DF_Old(['tID', 'word'])[['rX', 'rY']].agg(lambda x : ','.join(x.unique()))