Pandas - 将匹配的列值与行对齐

Question

我遇到了一个看似简单的问题，但我无法找到解决方案。也就是说，我有一个表，其中第一列包含所有可用应用程序的列表，而其他列代表用户及其拥有的应用程序列表：

我正在尝试将表转换为 pandas DataFrame 并在第一列上对齐匹配值。所需的输出应如下所示：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('U:/Desktop/appdata.xlsx')

df.head(10)
Out[21]: 
  Applications User 1 User 2 User 3 User 4 User 5
0         App1   App1   App2   App1   App1   App2
1         App2   App3   App3   App2   App3   App3
2         App3  App10   App4   App7   App4   App4
3         App4    NaN   App5   App8   App5   App5
4         App5    NaN    NaN  App10   App6   App6
5         App6    NaN    NaN    NaN    NaN   App7
6         App7    NaN    NaN    NaN    NaN   App8
7         App8    NaN    NaN    NaN    NaN   App9
8         App9    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
9        App10    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN

df[df.apply(lambda x: x['Applications'] == x, axis=1)]
Out[22]: 
  Applications User 1 User 2 User 3 User 4 User 5
0         App1   App1    NaN   App1   App1    NaN
1         App2    NaN    NaN   App2    NaN    NaN
2         App3    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
3         App4    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
4         App5    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
5         App6    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
6         App7    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
7         App8    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
8         App9    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN
9        App10    NaN    NaN    NaN    NaN    NaN

任何帮助表示赞赏。干杯!

Answer 1

这是使用一些 numpy 工具的方法。在这里，apply循环遍历感兴趣的列，np.isin对第一列 (dat.Applications) 执行搜索，如果当前列中包含相应的元素，则返回 True。然后，此布尔数组将转换为 dat.Applications 中的相应字符串，如果通过 没有匹配，则转换为 NAN np.where。然后将结果分配回原始 DataFrame。

import numpy as np

dat.iloc[:, 1:] = \
dat.iloc[:, 1:].apply(lambda x : np.where(np.isin(dat.Applications, x),
                                          dat.Applications, np.NAN))

请注意，使用 pd 就可以了。np.isin例如，而不是直接导入 numpy，但这对我来说似乎更干净一些。