跳过 pandas 数据框行中的nan和shift元素 [英] Skip nan and shift elements in a pandas dataframe row

问题描述

我有一个这样的数据框[！[数据框看起来像这样] [1]: https://i.stack.imgur.com/R7GmM.png 现在，我想跳过nan，以便数据向左移动，即[！[格式化的数据帧应像这样] [1]: https://i.stack.imgur.com/yGYIy.png

I have a dataframe like this [![Dataframe looks like this][1]: https://i.stack.imgur.com/R7GmM.png Now I want to skip nan's and so that data shift towards left i.e. [![formatted dataframe should be like this] [1]: https://i.stack.imgur.com/yGYIy.png

我无法通过熊猫来做到这一点.如果我有一个可以说10万行的大型数据集，是否可以实现可扩展的解决方案?

I am not able to do it via pandas. Is a scalable solution possible for this if I have a large dataset of let say 100k rows?

:以下是数据和所需的输出:

: Here is the data and desired output:

#Original df
>>> df
   A    B    C    D
0  a  NaN    c  NaN
1  b  NaN    b    a
2  c  NaN  NaN    d
3  d    a    b    c

#Desired output:

   A  B  C  D
0  a  c      
1  b  b  a   
2  c  d      
3  d  a  b  c

推荐答案

这里是一种方法:

从名为 df 的数据框开始:

   A    B    C    D
0  a  NaN    c  NaN
1  b  NaN    b    a
2  c  NaN  NaN    d
3  d    a    b    c

应用以下行:

shifted_df = df.apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().values), axis=1).fillna('')
shifted_df.columns = df.columns

然后您将得到结果 shifted_df 数据帧:

And you get your resulting shifted_df dataframe:

>>> shifted_df
   A  B  C  D
0  a  c      
1  b  b  a   
2  c  d      
3  d  a  b  c

这篇关于跳过 pandas 数据框行中的nan和shift元素的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！