如何按组逐行移动多列中的非南值？ (2)

Question

我已经发布了一个类似的问题，jezrael perfertly 解决了这个问题。 但这次我有相同的数据框，其中有一个名为 label 的新行，如下所示：

A1	A2	A3	A4	A5	A6	label
1	nan	3	7	nan	8	A
nan	5	nan	11	9	nan	A
54	6	84	12	3	nan	A
10	nan	nan	16	nan	45	B
12	93	13	31	5	91	B
73	nan	45	nan	nan	9	B

我想根据标签列移动非 nan 值 n 行。

n = 1 的期望输出

A1	A2	A3	A4	A5	A6	label
nan	nan	nan	nan	nan	nan	A
nan	nan	nan	7	nan	nan	A
1	5	3	11	9	nan	A
nan	nan	nan	nan	nan	nan	B
10	nan	nan	16	nan	45	B
12	nan	13	nan	nan	91	B

上一篇没有标签栏的解决方案是

df = df.apply(lambda x: x.dropna().shift(1))

所以我试过了

columns = df.drop(columns = ['label']).columns
df[columns] = df.groupby(['label'])[columns].apply(lambda x: x.dropna().shift(1))

它只留下所有列中没有 nan 值的行 我只能尝试使用循环解决方案

for column in columns:
        df[column] = df.groupby(['label'])[column].apply(lambda x: x.dropna().shift(1))

当列数变大时，速度又变慢了。想知道是否有办法使我尝试的解决方案有效。

Answer 1

让我们用transform代替apply

df.groupby('label')[columns].transform(lambda s: s.dropna().shift(1))

结果

     A1   A2    A3    A4   A5    A6
0   NaN  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN
1   NaN  NaN   NaN   7.0  NaN   NaN
2   1.0  5.0   3.0  11.0  9.0   NaN
3   NaN  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN
4  10.0  NaN   NaN  16.0  NaN  45.0
5  12.0  NaN  13.0   NaN  NaN  91.0

一些注意事项：

• 当使用 groupby apply 时，Transform 将分别对每一列进行操作，而不是对所有列进行操作
• Transform 也会在丢弃 NaN 后将值广播回原始形状