Python小程序解决不规则转置问题

情景引入

如上图，一家上市公司只有一行数据，对应多次财务违规年份，想要变成纵向的数据，即一次财务违规对应一行数据，一家上市公司有多行数据的形式（如果有多次违规），如下图所示：

实现过程

一、先根据“，”将违规年份进行分列
二、编写Python程序，思路是逐行进行处理，在每一行中判断单元格中的违规年份是否为空，不为空则新建一行，将该年份写入作为一行新的数据，具体代码如下：

import csv
import pandas as pd
import numpy as npdf0=pd.DataFrame({'symbol':[],'declaredate':[],'promulgator':[],'supervisor':[],'violationtype':[],'violationyear':[],'punishmenttype':[],'penalty':[],'violationyear0':[]
})df=pd.read_csv('test.csv',encoding='gbk')
# print(df)
groups = df.groupby('symbol')
for key,value in groups:new_data = value.reset_index(drop=True)# print(new_data)for m in range(8, 19):if new_data.iloc[0, m] != "":print(new_data.iloc[0, m])x = pd.DataFrame({'symbol': [new_data.iloc[0, 0]],'declaredate':[new_data.iloc[0,1]],'promulgator':[new_data.iloc[0,2]],'supervisor':[new_data.iloc[0,3]],'violationtype':[new_data.iloc[0,4]],'violationyear':[new_data.iloc[0,5]],'punishmenttype':[new_data.iloc[0,6]],'penalty':[new_data.iloc[0,7]],'violationyear0': [new_data.iloc[0, m]]})print(x)df0 = pd.concat([df0, x])# print(df0)# df0 = df0.dropna()# print(df0)
print(df0)
df0.to_csv('res.csv')

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