假设一个数据帧df的例子:
A
0 4.3
1 75
2 8.5
3 4.0
4 98
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我需要将每个值从列移动A到每列 - 每列一个值:
B,C,期望的输出:
A B C D E
0 4.3 NaN NaN NaN NaN
1 NaN 75 NaN NaN NaN
2 NaN NaN 8.5 NaN NaN
3 NaN NaN NaN 4.0 NaN
4 NaN NaN NaN Nan 98
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
一个想法是将每个值复制到第二列,然后在前一列中删除它或shift从一列到另一列的值,但我不知道如何应用这个...
MWE
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,100,(5,5)), columns=['A','B','C','D','E'])
df.iloc[:,1:] =np.nan
df.iloc[[1],[1]] = df.iloc[[1],[0]]
df.iloc[[1],[1]] = df.iloc[[1],[0]].shift(1,axis=1)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
In [76]: import string
In [77]: r = pd.DataFrame(np.eye(len(df)),
columns=list(string.ascii_uppercase[:len(df)])) \
.replace(0, np.nan) * df.A.values
In [78]: r
Out[78]:
A B C D E
0 4.3 NaN NaN NaN NaN
1 NaN 75.0 NaN NaN NaN
2 NaN NaN 8.5 NaN NaN
3 NaN NaN NaN 4.0 NaN
4 NaN NaN NaN NaN 98.0
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
或更好:
In [11]: r = pd.DataFrame(index=df.index, columns=list(string.ascii_uppercase[:len(df)]))
In [12]: np.fill_diagonal(r.values, df.A)
In [13]: r
Out[13]:
A B C D E
0 4.3 NaN NaN NaN NaN
1 NaN 75 NaN NaN NaN
2 NaN NaN 8.5 NaN NaN
3 NaN NaN NaN 4 NaN
4 NaN NaN NaN NaN 98
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
更新:
如何"移动"单一价值
我们可以使用Series.shift方法.
水平移动:
In [94]: r.loc[1] = r.loc[1].shift(3)
In [95]: r
Out[95]:
A B C D E
0 4.3 NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN NaN 75.0
2 NaN NaN 8.5 NaN NaN
3 NaN NaN NaN 4.0 NaN
4 NaN NaN NaN NaN 98.0
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
垂直移动:
In [96]: r.loc[:, 'D'] = r.loc[:, 'D'].shift(-2)
In [97]: r
Out[97]:
A B C D E
0 4.3 NaN NaN NaN NaN
1 NaN NaN NaN 4.0 75.0
2 NaN NaN 8.5 NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN 98.0
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
注意: shift将移动整个行/列,但只要每行/每列只有一个值,这将起作用.
| 归档时间: |
|
| 查看次数: |
1320 次 |
| 最近记录: |