我試圖在不丟失最后一行的情況下將 .csv 中的某些行向下移動。假設您使用df.shift(1)，它將回傳移動的資料幀，洗掉最后一行資料。我想要的是在不丟失最后一行資料的情況下進行轉換。
原始（資料）：
example1,example1
example2,example2
example3,example3
之后會發生什么data.shift(1)：
NaN,NaN
example1,example1
example2,example2
我想要什么：
NaN,NaN
example1,example1
example2,example2
example3,example3
也許在填充的末尾創建一行NaN可以解決這個問題？（我不知道如何用 填充單元格NaN）。
這是我選擇某些行的實際代碼：
import pandas
data = pandas.read_csv('path/test.csv', header=False,
yes = data.iloc[2:3].shift(1)
print(yes)
輸出：
NaN,NaN
example2,example2
uj5u.com熱心網友回復：
從...開始：
0 1
0 example1 example1
1 example2 example2
2 example3 example3
正在做：
import pandas as pd
import numpy as np
# Version 1:
df.index = 1
df.loc[0] = np.nan
df = df.sort_index()
# Version 2:
df.loc[-1] = np.nan
df = df.sort_index().reset_index(drop=True)
輸出：
0 1
0 NaN NaN
1 example1 example1
2 example2 example2
3 example3 example3
uj5u.com熱心網友回復：
采取添加一行的方法：
df = pd.DataFrame([['example1','example1'],['example2','example2'],['example3','example3']])
row = ['blank','blank']
df.loc[len(df)] = row
給出：
0 1
0 example1 example1
1 example2 example2
2 example3 example3
3 blank blank
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