根据每行的计算条件设置列值

Question

我有一个空数据框

columns_name = list(str(i) for i in range(10))
dfa = pd.DataFrame(columns=columns_name, index=['A', 'B', 'C', 'D'])
dfa['Count'] = [10, 6, 9, 4]

	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	Count
A	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	10
B	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	6
C	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	9
D	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	4

我想将Nan 值替换为与max(Count) - Current(max) 不同的符号。 所以，最终的结果会是这样的。

	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	Count
A	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	10
B	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	-	-	-	-	6
C	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	-	9
D	NaN	NaN	NaN	NaN	-	-	-	-	-	-	4

我被困在

dfa.at[dfa.index, [str(col) for col in list(range(dfa['Count'].max() - dfa['Count']))]] = '-'

并获得KeyError: 'Count'

Answer 1

广播也是一种选择：

import pandas as pd
import numpy as np

columns_name = list(str(i) for i in range(10))
dfa = pd.DataFrame(columns=columns_name, index=['A', 'B', 'C', 'D'])
dfa['Count'] = [10, 6, 9, 4]

# Broadcast based on column index (Excluding Count)
m = (
        dfa['Count'].to_numpy()[:, None] == np.arange(0, dfa.shape[1] - 1)
).cumsum(axis=1).astype(bool)
# Grab Columns To Update
non_count_columns = dfa.columns[dfa.columns != 'Count']
# Update based on mask
dfa[non_count_columns] = dfa[non_count_columns].mask(m, '-')

print(dfa)

输出：

     0    1    2    3    4    5    6    7    8    9  Count
A  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN     10
B  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN    -    -    -    -      6
C  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN    -      9
D  NaN  NaN  NaN  NaN    -    -    -    -    -    -      4

Answer 2

其实你这部分代码dfa.at[dfa.index, [str(col) for col in list(range(dfa['Count'].max() - dfa['Count']))]] = '-'有问题。

只需尝试创建您尝试在理解中使用的列表

list(range(dfa['Count'].max() - dfa['Count']))

它会抛出TypeError

如果您注意到，您会发现(dfa['Count'].max() - dfa['Count']) 将提供以下series：

A    0
B    4
C    1
D    6

而且由于您试图将series 传递给python 的range 函数，它会抛出错误。

一种可能的解决方案可能是：

for index, cols in zip(dfa.index, [list(map(str, col)) for col in (dfa).apply(lambda x: list(range(x['Count'], dfa['Count'].max())), axis=1).values]):
    dfa.loc[index, cols] = '-'

输出：

Out[315]: 
     0    1    2    3    4    5    6    7    8    9  Count
A  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN     10
B  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN    -    -    -    -      6
C  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN    -      9
D  NaN  NaN  NaN  NaN    -    -    -    -    -    -      4