向左移动行答案

【问题标题】：Shift rows to left向左移动行
【发布时间】：2021-06-07 12:54:18
【问题描述】：

我有一只熊猫 df：

   A   B  C
1 10   11 23
2 NaN  2  15
3 NaN  3  31
4 NaN NaN 56

我想将行向左移动以在索引上对齐，如下所示：

  A   B   C
1 10  11  23
2 2   15  NaN
3 3   31  NaN
4 56  NaN NaN

我一直在尝试编写一个可以应用于 df 行的函数。我在想如果nan_counts = row.isnull().count() 我可以使用shift(-Nan_counts,axis=1)，但我绝对没有运气。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

将apply 与axis=1 一起用于dropna 的行处理：

df = df.apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().values), 1)
print (df)
      0     1     2
1  10.0  11.0  23.0
2   2.0  15.0   NaN
3   3.0  31.0   NaN
4  56.0   NaN   NaN

对于列名（通用解决方案）：

print (df)
      A     B   C   D   E
1  10.0  11.0  23 NaN NaN
2   NaN   2.0  15 NaN NaN
3   NaN   3.0  31 NaN NaN
4   NaN   NaN  56 NaN NaN

df1 = df.apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().values), 1)
df1.columns = df.columns[:len(df1.columns)]
df1 = df1.reindex(df.columns, axis=1)
print (df1)
      A     B     C   D   E
1  10.0  11.0  23.0 NaN NaN
2   2.0  15.0   NaN NaN NaN
3   3.0  31.0   NaN NaN NaN
4  56.0   NaN   NaN NaN NaN

【讨论】：

不错的解决方案。注意：“reindex_axis”已被弃用。请改用“重新索引”。

【解决方案2】：

对于每一行，使用列表推导仅保留非 nan 值并将其转换为系列。当 Serieses 合并时，Pandas 会自动用 nan 填充缺失值。

df.apply(lambda x: pd.Series([e for e in x if pd.notnull(e)]), axis=1)
Out[27]: 
      0     1     2
1  10.0  11.0  23.0
2   2.0  15.0   NaN
3   3.0  31.0   NaN
4  56.0   NaN   NaN

【讨论】：