請幫助。轉移Excel表格的第一列，洗掉空單元格，并將其追加到特定行中 -有解無憂

下午好！

我有一個來自excel檔案的資料集，看起來如下：

 0 1 2 3 ...
1 NaN NaN V001 V002
2 NaN NaN 總計 總計
3 NaN NaN EUR EUR
4 NaN NaN Text Text
5 NaN NaN Text Text
6 NaN NaN Text
7 NaN NaN Text
8 NaN NaN Text
9 NaN NaN Text
10 NaN NaN Text
11 U1 Totalprod Text Text
12 U2 7000 5000 3000
...

我需要從A列洗掉NaN，然后將其轉置到一行并粘貼到第8行，然后表格將向下移動一行。它看起來應該是這樣的結果：

0 1 2 3 ... 1 NaN V001 V002 V003 2 NaN Total Total Total 3 NaN EUR EUR 4 NaN NaN Text Text 5 NaN NaN Text Text 6 NaN NaN Text 7 NaN NaN Text 8 NaN U1 U2 U3 9 NaN NaN Text Text 10 NaN NaN Text Text 11 NaN NaN Text 12 Totalprod 7000 5000 3000 13 3232 3223 999 3000 ...

誰能幫助我使用python和pandas庫來實作這個目標？

在此輸入圖片描述

uj5u.com熱心網友回復：

系統化地編碼，并將其作為一項重要內容。
系統地對你所描述和展示的內容進行編碼
獲得你想要的值，作為第8行
洗掉和重命名左邊的列
將三個部分合并在一起

import io

df = pd.read_csv(
    io.StringIO(""     A B C D
1 NaN NaN V001 V002
2 NaN NaN 總計 總計
3 NaN NaN EUR EUR
4 NaN NaN 文本 文本
5 NaN NaN 文本 文本
6 NaN NaN 文本 文本
7 NaN NaN 文本
8 NaN NaN 文本
9 NaN NaN 文本
10 NaN NaN 文本
11 U1 Totalprod Text Text
12 U2 7000 5000 3000""),sep="s "，)

# 獲取將成為行的值。
s_a = df["A"/span>].dropna()
# 丟棄不需要的列A，并重命名列A到Z。
df = df.drop(columns="A").pipe(
    lambda d: d.rename(columns={c: df.columns[i] for i, c in enumerate（d.columns） })
)

# concat all parts together[/span
df = pd.concat(
    [
        df.loc[0:8] 。
        pd.DataFrame(
            np.array([s_a.values]),
            columns=[
                f"{''/span> if (c//26）==0 else chr((c//26) 64)}{chr((c%26) 65)}"/span>
                for c in range(len(s_a)
            ],
        ),
        df.loc[9:]。
    ]
).reset_index(drop=True)

df

總計

5000

	A	B	C
0	nan
V001	V001	V001	V002?	1	南
1	南	總計
總計?	2	南	EUR	EUR
3	南	文本	文本	文本
文本	4	南	文本
文本	文本
文本	5	南	文本	文本	文本
文本	6	南	文本
文本	文本
文本	7	南	文本	文本	文本
文本	8	U1	U1	U2	U2
9	南
南?	文本	文本	文本
文本	10	南	文本
文本	文本
文本	11	Totalprod	文本	文本	文本
文本
12	7000
12	5000	3000

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