跳过熊猫数据框行中的nan和shift元素[重复]答案

【问题标题】：Skip nan and shift elements in a pandas dataframe row [duplicate]跳过熊猫数据框行中的nan和shift元素[重复]
【发布时间】：2018-04-12 11:52:15
【问题描述】：

我有一个像这样的数据框 [![数据框看起来像这样][1]：https://i.stack.imgur.com/R7GmM.png 现在我想跳过 nan，以便数据向左移动，即 [![formatted dataframe 应该是这样的] [1]：https://i.stack.imgur.com/yGYIy.png

我无法通过 pandas 做到这一点。如果我有一个包含 100k 行的大型数据集，是否可以使用可扩展的解决方案？

[编辑]：这是数据和所需的输出：

#Original df
>>> df
   A    B    C    D
0  a  NaN    c  NaN
1  b  NaN    b    a
2  c  NaN  NaN    d
3  d    a    b    c

#Desired output:

   A  B  C  D
0  a  c      
1  b  b  a   
2  c  d      
3  d  a  b  c

【问题讨论】：

请重新处理您的问题以包含示例。看起来好像您试图在帖子中放置图像，但它们没有出现。在任何情况下，将示例数据剪切并粘贴到您的问题正文中以生成minimal reproducible example总是比发布数据框的图像更好。
我已经编辑了链接。请检查问题的链接。
注意我已经编辑了您的问题以包含一个示例。以后，请尝试以类似的方式发布示例，使用数据框的屏幕截图并不容易，不会吸引很多人回答您的问题。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

这是一种方法：

从名为 df 的数据框开始：

   A    B    C    D
0  a  NaN    c  NaN
1  b  NaN    b    a
2  c  NaN  NaN    d
3  d    a    b    c

应用这些行：

shifted_df = df.apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().values), axis=1).fillna('')
shifted_df.columns = df.columns

你会得到你的 shifted_df 数据框：

>>> shifted_df
   A  B  C  D
0  a  c      
1  b  b  a   
2  c  d      
3  d  a  b  c

【讨论】：