Question

我想重新排列包含Nan的列名值。

我想要的条件是，如果列表中的字符串与column [1]匹配，它将只重新移动包含匹配字符串下的行的列值，因此其数据框在移动之前。

[in] : df
[Out]:

   column1     column2    column3 
0  aba abab    800.0      900.0
1  aaa acc     900.0      60.0 
2  bba jka     809.0      400.0
3  fff yy      521.0      490.0  
4  hkm asa j   290.0      321.0    
5  daa rr oo   88.0       Nan
6  jtuy ww ddw Nan        600.0
8  bkam ftf    Nan        Nan   
9  fgqefc      Nan        Nan
10 daas we fg  Nan        Nan   
11 judv mm mk  Nan        Nan   
12 hus gg hhh  Nan        Nan

这是我的列表

my_list= ['bba jka', 'hkm asa j']

所以我想要的数据框是df1

column1     column2    column3 
0  aba abab    800.0      900.0
1  aaa acc     900.0      60.0 
2  bba jka     Nan        Nan
3  fff yy      809.0      400.0  
4  hkm asa j   Nan        Nan    
5  daa rr oo   521.0      490.0
6  jtuy ww ddw 290.0      321.0
8  bkam ftf    88.0       Nan   
9  fgqefc      Nan        600.0
10 daas we fg  Nan        Nan   
11 judv mm mk  Nan        Nan   
12 hus gg hhh  Nan        Nan

我不了解如何通过shift和match实现df1，有人可以解决吗？

Answer 1

这是一个建议，可能不是最佳选择：

步骤1 ：apply的准备工作：

match = df['column1'].str.fullmatch('|'.join(entry for entry in my_list))
df['shift'] = match.cumsum()
df['index'] = df.index
df.set_index('column1', drop=True, inplace=True)

结果（df）如下：

            column2 column3  shift  index
column1                                  
aba abab      800.0   900.0      0      0
aaa acc       900.0    60.0      0      1
bba jka       809.0   400.0      1      2
fff yy        521.0   490.0      1      3
hkm asa j     290.0   321.0      2      4
daa rr oo      88.0     NaN      2      5
...

第2步：通过apply进行“转移”，并通过遮罩NaN进行match分配：

df = df.apply(lambda row: df.shift(int(row.at['shift'])).iloc[int(row.at['index'])],
              axis='columns')
df[list(match)] = np.nan

第3步：清理：

df.drop(['shift', 'index'], axis='columns', inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)

希望结果如预期：

        column1 column2 column3
0      aba abab   800.0   900.0
1       aaa acc   900.0    60.0
2       bba jka     NaN     NaN
3        fff yy   809.0   400.0
4     hkm asa j     NaN     NaN
5     daa rr oo   521.0   490.0
6   jtuy ww ddw   290.0   321.0
7      bkam ftf    88.0     NaN
8        fgqefc     NaN   600.0
9    daas we fg     NaN     NaN
10   judv mm mk     NaN     NaN
11   hus gg hhh     NaN     NaN

但是我不喜欢在df.shift中使用apply。问题是第一行中可能的匹配将导致在没有shift的情况下出现错误的结果。这是一个避免此问题的版本，在apply中更直接：

# Preparation
df = pd.concat(
        [pd.DataFrame({col: ['NOT IN LIST' if i == 0 else np.nan]
                       for i, col in enumerate(df.columns)}), df],
        axis='index', 
        ignore_index=True
    )
match = df['column1'].str.fullmatch('|'.join(entry for entry in my_list))
df['shift'] = df.index - match.cumsum()
df.set_index('column1', drop=True, inplace=True)

# Shifting etc.
df = df.apply(lambda row: df.iloc[int(row.at['shift'])], axis='columns')
df[list(match)] = np.nan

# Clean up
df.drop('NOT IN LIST', axis='index', inplace=True)
df.drop('shift', axis='columns', inplace=True)
df.reset_index(inplace=True)

（这里的假设是字符串'NOT IN LIST'不在my_list中。空字符串''也是一个不错的选择。）

如果与列表匹配，则重新移动Nan值列数据框

1 个答案: