如果列/行不是 NaN Pandas，则打印行和列标题答案

【问题标题】：Print Row and Column Header if column/row is not NaN Pandas如果列/行不是 NaN Pandas，则打印行和列标题
【发布时间】：2022-01-26 17:58:21
【问题描述】：

这是一个奇怪的问题 - 但如果数据框单元格不是 NaN，你们能想出一个好方法来打印行或行列表及其对应的列标题吗？

想象一个这样的数据框：

     col1   col2    col3    col4
1    1      NaN     2       NaN
2    NaN    NaN     1       2
3    2      NaN     NaN     1

结果应该是这样的：

1    [col1: 1, col3: 2]
2    [col3: 1, col4: 2]
3    [col1: 2, col4: 1]

提前致谢！

【问题讨论】：

类似：df.apply(lambda s: s[s.notnull()].to_dict(), axis=1) ？ akuiper.com/console/mOeBwjFoGW-s

标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以转置数据帧，并为每一行删除 NaN 并转换为 dict：

out = df.T.apply(lambda x: dict(x.dropna().astype(int)))

输出：

>>> out
1    {'col1': 1, 'col3': 2}
2    {'col3': 1, 'col4': 2}
3    {'col1': 2, 'col4': 1}
dtype: object

【讨论】：

转置计算成本很高。如果您必须在数据帧级别处理它，请使用堆栈

【解决方案2】：

让我们试试stack

df.stack().reset_index(level=0).groupby('level_0')[0].agg(dict)
Out[184]: 
level_0
1    {'col1': 1.0, 'col3': 2.0}
2    {'col3': 1.0, 'col4': 2.0}
3    {'col1': 2.0, 'col4': 1.0}
Name: 0, dtype: object

【讨论】：

【解决方案3】：

结合 agg(dict) 和列表理解

d = [{k:v for k, v in x.items() if v == v } for x in df.agg(dict,1)]

[{'col1': 1.0, 'col3': 2.0},
 {'col3': 1.0, 'col4': 2.0},
 {'col1': 2.0, 'col4': 1.0}]

【讨论】：