Разделить столбцы условно на строку

У меня есть фрейм данных со следующей формой:

    0   1
0   OTT:81  DVBC:398
1   OTT:81  DVBC:474
2   OTT:81  DVBC:474
3   OTT:81  DVBC:454
4   OTT:81  DVBC:443
5   OTT:1   DVBC:254
6   DVBC:151    None
7   OTT:1   DVBC:243
8   OTT:1   DVBC:254
9   DVBC:227    None

Я хочу, чтобы столбец 1 был таким же, как столбец 0, если столбец 1 содержит «DVBC». Разделите значения на «:» и заполните пустые значения 0. Конечный фрейм данных должен выглядеть так

    OTT DVBC
0   81  398
1   81  474
2   81  474
3   81  454
4   81  443
5   1   254
6   0   151
7   1   243
8   1   254
9   0   227

Я пытаюсь сделать это, начиная с:

if df[0].str.contains("DVBC") is True:
    df[1] = df[0]

Но после этого фрейм данных выглядит так же, не знаю почему. Моя идея состоит в том, чтобы передать значения в соответствующие столбцы, затем разделить на «:» и переименовать столбцы. Как я могу реализовать это?

Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
1
0
30
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Универсальное решение для разделения значений по : и поворота — сначала создайте Series по DataFrame.stack, разделите по Series.str.splitSeries.str.rsplit и в последнюю очередь измените форму по DataFrame.pivot:

df = df.stack().str.split(':', expand=True).reset_index()

df = df.pivot('level_0',0,1).fillna(0).rename_axis(index=None, columns=None)
print (df)
  DVBC OTT
0  398  81
1  474  81
2  474  81
3  454  81
4  443  81
5  254   1
6  151   0
7  243   1
8  254   1
9  227   0

Вот один из способов, который должен работать с любым количеством столбцов:

(df
 .apply(lambda c: c.str.extract(':(\d+)', expand=False))
 .ffill(axis=1)
 .mask(df.replace('None', pd.NA).isnull().shift(-1, axis=1, fill_value=False), 0)
)

выход:

    OTT   DVBC
0    81   398
1    81   474
2    81   474
3    81   454
4    81   443
5     1   254
6     0   151
7     1   243
8     1   254
9     0   227

Другие вопросы по теме