用列名替换非空值 [英] Replacing non-null values with column names

问题描述

给出以下数据框:

import pandas as pd
d = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[np.nan,5,6]})
d
    a   b
0   1   NaN
1   2   5.0
2   3   6.0

我想用列名替换所有非空值.

I would like to replace all non-null values with the column name.

所需结果:

    a   b
0   a   NaN
1   a   b
2   a   b

实际上，我有很多列.

提前谢谢！

更新为从根目录回答: 要在一部分列上执行此操作，请执行以下操作:

Update to answer from root: To perform this on a subset of columns:

d.loc[:,d.columns[3:]] = np.where(d.loc[:,d.columns[3:]].notnull(), d.loc[:,d.columns[3:]].columns, d.loc[:,d.columns[3:]])

推荐答案

我可以想到使用apply/transform的一种可能性:

I can think of one possibility using apply/transform:

In [1610]: d.transform(lambda x: np.where(x.isnull(), x, x.name))
Out[1610]: 
   a    b
0  a  nan
1  a    b
2  a    b

您还可以使用df.where:

In [1627]: d.where(d.isnull(), d.columns.values.repeat(len(d)).reshape(d.shape))
Out[1627]: 
   a    b
0  a  NaN
1  a    b
2  b    b

这篇关于用列名替换非空值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！