回答編集履歴
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更に補足を追加
answer
CHANGED
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@@ -23,4 +23,39 @@
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23
23
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rows.append(row[[1,2]])
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24
24
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df = pd.concat(rows, axis=1).T.rename(columns={1:'A', 2:'B'})
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25
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print(df)
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+
```
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+
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+
---
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+
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+
**【更に補足】**
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+
とりあえず質問の処理をループを使わずに書いてみました。
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+
現在、どのような処理を行っているのか不明ですが、ループを行うよりは高速に処理できるはずです。
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+
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+
```Python
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+
import pandas as pd
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+
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+
df = pd.DataFrame([['A0','B0','C0','D0'],
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+
[np.nan,'B1',np.nan,'D1'],
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+
['A2','B2','C2','D2'],
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40
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+
[np.nan,'B3',np.nan,'D3'],
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41
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+
['A4','B4','C4','D4'],
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42
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+
[np.nan,'B5',np.nan,'D5']])
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+
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+
print(df)
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+
# 0 1 2 3
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+
#0 A0 B0 C0 D0
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47
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+
#1 NaN B1 NaN D1
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48
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+
#2 A2 B2 C2 D2
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49
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+
#3 NaN B3 NaN D3
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50
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+
#4 A4 B4 C4 D4
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51
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+
#5 NaN B5 NaN D5
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52
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+
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53
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+
df[4] = df[3].shift(-1)
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54
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+
df[1] = df[1].str.cat(df[1].shift(-1), sep=' ')
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55
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+
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56
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+
print(df[0::2])
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+
# 0 1 2 3 4
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58
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+
#0 A0 B0 B1 C0 D0 D1
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59
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+
#2 A2 B2 B3 C2 D2 D3
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60
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+
#4 A4 B4 B5 C4 D4 D5
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26
61
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```
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1
回等に補足を追加
answer
CHANGED
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@@ -9,4 +9,18 @@
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9
9
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```
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10
10
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で十分な気がするのですが、（これでかなり速くなります）
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-
なにかループを使わなければならない理由があるのでしょうか？
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+
なにかループを使わなければならない理由があるのでしょうか？
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+
---
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+
**【補足】**
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Loopを使う場合を記述
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+
```Python
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+
import pandas as pd
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+
f = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6]])
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+
rows = []
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+
for idx, row in f.iterrows():
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+
rows.append(row[[1,2]])
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+
df = pd.concat(rows, axis=1).T.rename(columns={1:'A', 2:'B'})
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+
print(df)
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+
```
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