使用 Pandas 数据框将具有非不同值（来自 csv）的列转换为具有唯一/不同值（保存在新 csv 中）的列？

Question

我想将每个列标题下方具有非不同值的 .csv 文件转换为每个列标题下方具有不同值的 .csv（只想知道巨大 .csv 文件的每一列的所有唯一值)。一个例子：

我的初始 .csv 文件可见（左），在 Excel 中显示为（见右）：

A,B,C,D                                        A       B       C       D
1,CEN,T2,56                                    1       CEN     T2      56
2,DECEN,T3,45                                  2       DECEN   T3      45
1,ONBEK,T2,84                                  1       ONBEK   T2      84
1,CEN,T1,59                                    1       CEN     T1      59
2,CEN,T1,87                                    2       CEN     T1      87

其中 A、B、C 和 D 是列标题，下面各有 5 个值。

我的首选输出 .csv 文件应如下所示（见左图，右图是在 Excel 中打开时）：

A,B,C,D                                        A       B       C       D
1,CEN,T2,56                                    1       CEN     T2      56
2,DECEN,T3,45                                  2       DECEN   T3      45
,ONBEK,T1,84                                           ONBEK   T1      84
,,,59                                                                  59
,,,87                                                                  87

其中 A、B、C 和 D 是列标题，其下方只有原始 .csv 文件中每列的不同值。

我尝试使用 Pandas 数据框来执行此任务，但是我无法获得我喜欢的输出（我坚持将每列的唯一数据框合并在一起，因为它们具有不同的长度）。

请看下面的代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv(csv_file, encoding='utf-8') #read .csv in pandas dataframe

columnnames = list(df.columns)
print(columnnames)

df2 = pd.DataFrame()

for col in df:
    result = df[col].unique()   #creates a list with distinct values
    print(result)
    output = pd.DataFrame(result)   #to transform the distinct list back into a dataframe
    print(output)
    df2.append(output) #tries to merge all the lists with unique values from the loop into the new dataframe df2
    df2.columns = columnnames
    print(df2)

df2.to_csv("c_" + csv_file, sep=',') #write pandas dataframe to .csv

有人有什么想法吗？ 因为我在每一列中搜索不同的值，所以每一列可以有不同的长度。最好是最后一个不同的单元格之后的那些单元格是空的（参见首选输出）。如果这不可能，它们总是可以在必要时用 'NaN' 或 'NULL' 填充。

Answer 1

请注意：数据框不是为不同长度数据的列设计的，因此填充长度的 NaN 值最有意义（正如您在问题中指出的那样）

df

    A   B       C   D
0   1   CEN     T2  56
1   2   DECEN   T3  45
2   1   ONBEK   T2  84
3   1   CEN     T1  59
4   2   CEN     T1  87

new_df=pd.concat([pd.Series(df[i].unique()) for i in df.columns], axis=1)

new_df.columns=df.columns

new_df

    A   B       C   D
0   1.0 CEN     T2  56
1   2.0 DECEN   T3  45
2   NaN ONBEK   T1  84
3   NaN NaN     NaN 59
4   NaN NaN     NaN 87