Question

我有一个数据框，其中一个观察值的列不匹配。像这样：

  Names    Age   Dept
0  John     21  sales
1   Joe     22     IT
2   Ann     20     IT
3    24  sales    NaN

我想将值移到下一列，并在第一列上实际缺少值的NaN赋值。

   Names  Age   Dept
0  John   21  sales
1   Joe   22     IT
2   Ann   20     IT
3   NaN   24  sales

我进行了很多搜索，但没有找到执行此操作的方法。我觉得应该有一个内置的方法来以一种简单的方式做到这一点。

我是编程的新手，很抱歉，这是一个基本问题。

Answer 1

通过to_numeric使用notna或函数isnumeric创建布尔掩码，以查找有问题的行，然后shift仅过滤行：

m = pd.to_numeric(df['Names'], errors='coerce').notna()
#alternative
#m = df['Names'].str.isnumeric()

df[m] = df[m].shift(axis=1)
print (df)
  Names Age   Dept
0  John  21  sales
1   Joe  22     IT
2   Ann  20     IT
3   NaN  24  sales

Answer 2

或使用df[...]=df[...]结构：

df[df['Dept'].isnull()]=df[df['Dept'].isnull()].shift(axis=1)

现在：

print(df)

是：

  Names Age   Dept
0  John  21  sales
1   Joe  22     IT
2   Ann  20     IT
3   NaN  24  sales

shift(axis=1)正在逐行移动，如果删除axis=1部分，shift()将会逐列移动。

将记录中的值移动一列。

2 个答案: