在pandas python数据框中移动列并删除行

Question

我有一个这样的数据框 df

A        B        C        D        E        F        G        H
a.1      b.1     
                  
                  c.1      d.1 
                  c.2      d.2           e.1      f.1 
                                                      

                                                     g.1       h.1
  

创建示例数据帧

from io import StringIO

s = """A,B,C,D,E,F,G,H
a.1,b.1,,,,,,
,,c.1,d.1,,,,
,,c.2,d.2,e.1,f.1,,
,,,,,,g.1,h.1"""

df = pd.read_csv(StringIO(s))

我想删除这些额外的空格，并且我希望数据框从第一行开始。谁能帮忙。

我想要的结果是

A        B        C        D        E        F        G        H
a.1      b.1      c.1      d.1      e.1      f.1      g.1       h.1
                  c.2      d.2                                                   

Answer 1

您可以通过first_valid_index 找到的前面缺失值的数量向后移动每一列：

df.apply(lambda s: s.shift(-s.first_valid_index()))

得到

     A    B    C    D    E    F    G    H
0  a.1  b.1  c.1  d.1  e.1  f.1  g.1  h.1
1  NaN  NaN  c.2  d.2  NaN  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

删除充满NaNs 的行并用空字符串填充其余行：

out = (df.apply(lambda s: s.shift(-s.first_valid_index()))
         .dropna(how="all")
         .fillna(""))

得到

>>> out

     A    B    C    D    E    F    G    H
0  a.1  b.1  c.1  d.1  e.1  f.1  g.1  h.1
1            c.2  d.2

---

注意：这假设您的索引是0..N-1；所以如果不是，你可以预先存储它然后恢复：

index = df.index
df = df.reset_index(drop=True)
df = (df.apply(lambda s: s.shift(-s.first_valid_index()))
        .dropna(how="all")
        .fillna(""))
df.index = index[:len(df)]

---

要使上拉特定于某些列：

def pull_up(s):
    # this will be a column number; `s.name` is the column name
    col_index = df.columns.get_indexer([s.name])

   # for example: if `col_index` is either 7 or 8, pull by 4
   if col_index in (7, 8):
       return s.shift(-4)
   else:
       # otherwise, pull as much
       return s.shift(-s.first_valid_index())

# applying
df.apply(pull_up)