Question

如果我有一个这样的Pandas数据框：

     0   1   2   3   4   5
 1  NaN NaN  1  NaN  1   1
 2   1  NaN NaN  1  NaN  1
 3  NaN  1   1  NaN  1   1
 4   1   1   1   1   1   1
 5  NaN NaN NaN NaN NaN NaN

如何计算每组的数量，并根据每行中的组数分配一个值？这样我就得到了这样的数据帧：

     0   1   2   3   4   5
 1  NaN NaN  1  NaN  2   2
 2   1  NaN NaN  2  NaN  3
 3  NaN  1  NaN NaN  2   2
 4   1   1   1   1   1   1
 5  NaN NaN NaN NaN NaN NaN

Answer 1

找到一种简单的方法有点困难

s=df.isnull().cumsum(1) # cumsum get the null 
s=s[df.notnull()].apply(lambda x : pd.factorize(x)[0],1)+1 # then we need assign the groukey 
df=s.mask(s==0)# and mask 0 as NaN 
df
     0    1    2    3    4    5
1  NaN  NaN  1.0  NaN  2.0  2.0
2  1.0  NaN  NaN  2.0  NaN  3.0
3  NaN  1.0  1.0  NaN  2.0  2.0
4  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0
5  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

如何为熊猫数据框行中的每个新分组分配数值？

1 个答案: