Q&A
WEB上でスクレイピングしてきた以下のような整形前のテーブルがあります。このテーブルを整形後のテーブルのように、日付を紐づけて並べ替えたいのですが、どういったコードを書けば良いのでしょうか？よろしくお願いします。
整形前
| 会場 | 最寄駅 | 時間 |
|---|---|---|
| 2018/09/01 | ||
| 青山△△ | 青山一丁目 | AM10:00 |
| 渋谷〇〇センター | 渋谷 | AM9:00 |
| 2018/09/02 | ||
| 青山△△ | 青山一丁目 | AM10:00 |
| 渋谷〇〇センター | 渋谷 | AM9:00 |
| 新宿×× | 新宿 | AM10:00 |
| 2018/09/03 | ||
| 新宿×× | 新宿 | AM10:00 |
整形後
日付|時間|会場|最寄駅|
|:--|:--:|--:|
|2018/09/01|AM9:00|渋谷〇〇センター|渋谷|
|2018/09/01|AM10:00|青山△△|青山一丁目|
|2018/09/02|AM9:00|渋谷〇〇センター|渋谷|
|2018/09/02|AM10:00|青山△△|青山一丁目|
|2018/09/02|AM10:00|新宿××|新宿|
|2018/09/03|AM10:00|新宿××|新宿|
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書いてみました
こんな感じでどうでしょうか
Python
1import pandas as pd 2import io 3 4data = """ 5会場 最寄駅 時間 62018/09/01 7青山△△ 青山一丁目 AM10:00 8渋谷〇〇センター 渋谷 AM9:00 92018/09/02 10青山△△ 青山一丁目 AM10:00 11渋谷〇〇センター 渋谷 AM9:00 12新宿×× 新宿 AM10:00 132018/09/03 14新宿×× 新宿 AM10:00 15""" 16 17df = pd.read_table(io.StringIO(data)) 18# '最寄駅' が NaN の場所に基づきグループ分け（'Group'列生成） 19df['Group'] = (df['最寄駅'].isna()).cumsum() 20# 各グループの'会場'列の先頭を'日付'列として追加 21df['日付'] = df.groupby('Group')['会場'].transform(lambda d: d.iloc[0]) 22 23# 移行はデータフレームの整理 24# 日付のみの行を削除 25df = df.dropna() 26# Group列は不要なので削除してIndexを振りなおす 27df = df.drop(columns=['Group']).reset_index(drop=True) 28 29print(df) 30# 会場 最寄駅 時間 日付 31#0 青山△△ 青山一丁目 AM10:00 2018/09/01 32#1 渋谷〇〇センター 渋谷 AM9:00 2018/09/01 33#2 青山△△ 青山一丁目 AM10:00 2018/09/02 34#3 渋谷〇〇センター 渋谷 AM9:00 2018/09/02 35#4 新宿×× 新宿 AM10:00 2018/09/02 36#5 新宿×× 新宿 AM10:00 2018/09/03
投稿2018/08/21 23:40
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