用列名替换非空值

Question

给出以下数据框:

import pandas as pd
d = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[np.nan,5,6]})
d
    a   b
0   1   NaN
1   2   5.0
2   3   6.0

我想用列名替换所有非空值.

期望的结果:

    a   b
0   a   NaN
1   a   b
2   a   b

实际上,我有很多专栏.

提前致谢!

更新以从根回答: 要对列的子集执行此操作:

d.loc[:,d.columns[3:]] = np.where(d.loc[:,d.columns[3:]].notnull(), d.loc[:,d.columns[3:]].columns, d.loc[:,d.columns[3:]])

Answer 1

使用numpy.where和notnull:

d[:] = np.where(d.notnull(), d.columns, d)

结果输出:

   a    b
0  a  NaN
1  a    b
2  a    b

编辑

要选择特定列:

cols = d.columns[3:]  # or whatever Index/list-like of column names
d[cols] = np.where(d[cols].notnull(), cols, d[cols])

Answer 2

我可以想到一种可能性apply/transform:

In [1610]: d.transform(lambda x: np.where(x.isnull(), x, x.name))
Out[1610]: 
   a    b
0  a  nan
1  a    b
2  a    b

你也可以使用df.where:

In [1627]: d.where(d.isnull(), d.columns.values.repeat(len(d)).reshape(d.shape))
Out[1627]: 
   a    b
0  a  NaN
1  a    b
2  b    b