在熊猫中将前导nan转换为尾随nan答案

【问题标题】：Convert leading nan to trailing nan in pandas在熊猫中将前导nan转换为尾随nan
【发布时间】：2021-06-14 18:11:22
【问题描述】：

我有一个与数组连接的数据框。

s = pd.concat([dataframe, pd.Series(array)], ignore_index=False, axis=1)

我的问题是数组的长度较短，导致 nan。我希望使用尾随 nan，因为该值对应于框架底部的最新值。

例子：

   col1 col2 col3 
0    23   56   68
1    12   09   21
2    12   93   nan
3    12   64   nan

应该是：

   col1 col2 col3 
0    23   56   nan
1    12   09   nan
2    12   93   68
3    12   64   21

任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

pd.concat([df, array.set_axis(df.index[-len(array):])], axis=1, ignore_index=False) 将系列的索引设置为数据帧的最后一个 len(array) 元素，然后再连接。 array = pd.Series(array) 在您的代码中。
@MustafaAydın 您可以将其添加为答案。
@ShubhamSharma 因重复而被关闭。
@MustafaAydın 我不认为这是一个重复的问题，尽管它与标记的欺骗有关，但绝对不是重复的。让我打开它。

【解决方案1】：

pd.concat([df, array.set_axis(df.index[-len(array):])], axis=1)

首先将系列的索引设置为数据帧的最后一个 len(array) 元素，然后再连接。 array = pd.Series(array) 在您的代码中。

得到

   col1  col2  col3
0    23    56   NaN
1    12     9   NaN
2    12    93  68.0
3    12    64  21.0

【讨论】：

【解决方案2】：

如何移动索引：

d = dataframe
s = pd.Series(array)
s.index += 2 # or len(d.index) - len(s.index) 
pd.concat([d,s],axis=1)

【讨论】：