我尝试使用移调并为其添加了一些转折,但是没有锻炼
转换上位:
Data :
0 1 2 3
0 5 NaN NaN NaN
1 1 NaN NaN NaN
2 0.21 0.31 0.41 0.51
3 0.32 0.42 0.52 NaN
4 0.43 0.53 NaN NaN
5 0.54 NaN NaN Nan
收件人:
Data :
0 1 2 3
0 5 NaN NaN NaN
1 1 NaN NaN NaN
2 0.21 NaN NaN NaN
3 0.31 0.32 NaN NaN
4 0.41 0.42 0.43 NaN
5 0.51 0.52 0.53 0.54
不影响前两行
答案 0 :(得分:3)
arr = justify(df.values[2:,:], invalid_val=np.nan, side='down', axis=0)
df.values[2:,:] = np.sort(arr, axis=1)
print (df)
0 1 2 3
0 5.00 NaN NaN NaN
1 1.00 NaN NaN NaN
2 0.21 NaN NaN NaN
3 0.31 0.32 NaN NaN
4 0.41 0.42 0.43 NaN
5 0.51 0.52 0.53 0.54
答案 1 :(得分:2)
IIUC,您可以首先从第2
行开始为数据帧建立索引,并与转置交换,然后可以使用justify
,使所有NaNs
都位于顶部:
df.iloc[2:,:] = df.iloc[2:,:].T.values
pd.Dataframe(justify(df.values.astype(float), invalid_val=np.nan, side='down', axis=0))
0 1 2 3
0 5 NaN NaN NaN
1 1 NaN NaN NaN
2 0.21 NaN NaN NaN
3 0.31 0.32 NaN NaN
4 0.41 0.42 0.43 NaN
5 0.51 0.52 0.53 0.54