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次のようなdfがあります：

df_table
Name       exp1
bnb_q8a12    41
bnb_q8a8     36
bnb_q8a2     30
_xexp0       20
_xexp73      16
bnb_q8a7     10
_xexp216     10
bnb_q8a3     10

「Net: _xexp ..」という名前のすべてのインデックスを df の末尾に追加して、df を次のようにしたいと思います。

df_table
Name       exp1
bnb_q8a12         41
bnb_q8a8          36
bnb_q8a2          30
bnb_q8a7          10
bnb_q8a3          10
Net: _xexp0       20
Net: _xexp73      16
Net: _xexp216     10

私は現在、このように特定のインデックスを追加していますが、これを行うより良い方法があると確信していますか?

res = df_table.index.tolist()
nets = []
for i in df_table.index:
    if 'Net: ' in i:
        nets.append(res.pop(res.index(i)))

res.extend(nets)
df_table = df_table.reindex(res)
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ベクトル化された方法を使用しstr.containsて、文字列を含む行の df をマスクし、str を先頭に追加します。現在はインデックスであるため、インデックスをリセットして列として復元し、行をフィルター処理してテキストを先頭に追加concatし、フィルター処理された行で使用して並べ替えてから、インデックスを再度設定する方がおそらく簡単です。

In [64]:

df = df.reset_index()
df.loc[df.Name.str.contains('_xexp'), 'Name'] = 'Net: ' + df.Name
df
Out[64]:
            Name  exp1
0      bnb_q8a12    41
1       bnb_q8a8    36
2       bnb_q8a2    30
3    Net: _xexp0    20
4   Net: _xexp73    16
5       bnb_q8a7    10
6  Net: _xexp216    10
7       bnb_q8a3    10

In [65]:

df = pd.concat([df[~df.Name.str.contains('_xexp')], df[df.Name.str.contains('_xexp')]])
df
Out[65]:
            Name  exp1
0      bnb_q8a12    41
1       bnb_q8a8    36
2       bnb_q8a2    30
5       bnb_q8a7    10
7       bnb_q8a3    10
3    Net: _xexp0    20
4   Net: _xexp73    16
6  Net: _xexp216    10
In [66]:

df = df.set_index('Name')
df
Out[66]:
               exp1
Name               
bnb_q8a12        41
bnb_q8a8         36
bnb_q8a2         30
bnb_q8a7         10
bnb_q8a3         10
Net: _xexp0      20
Net: _xexp73     16
Net: _xexp216    10
于 2015-02-11T10:52:49.827 に答える