用 Python 中最长列的值填充 NaN

Question

我想用最长的长度（从左侧按位置）填充 v5 列的 NaN，而不是 NaN 列的值。

     v1   v2   v3    v4     v5
0     a   ab  abc  abcd  abcde
1  abcd  abc   ab   NaN    NaN
2     a  abc   ac   cde    NaN
3   cde    c  NaN    cd    NaN

例如v5的第二行，其Not NaN列的最长长度为v1，则取abcd。如果存在多个长度相同的值，则最左边的值优先，例如第三行，我们将abc作为v5的值，而不是cde。

在 Pandas 中可以做到这一点吗？谢谢。

预期的输出是这样的：

     v1   v2   v3    v4     v5
0     a   ab  abc  abcd  abcde
1  abcd  abc   ab   NaN   abcd
2     a  abc   ac   cde    abc
3   cde    c  NaN    cd    cde

Answer 1

想法是用DataFrame.apply用Series.str.len测试所有值的长度，然后用DataFrame.where用没有最大行的缺失值替换行，回填缺失值，最后按位置获取第一列：

df1 = df.apply(lambda x: x.str.len())

df['v5'] = df.where(df1.eq(df1.max(axis=1), axis=0)).bfill(axis=1).iloc[:, 0]
print (df)
     v1   v2   v3    v4     v5
0     a   ab  abc  abcd  abcde
1  abcd  abc   ab   NaN   abcd
2     a  abc   ac   cde    abc
3   cde    c  NaN    cd    cde