numpy 根据筛选将行中的实体向右移动？

yuvru6vn 于 11个月前发布在其他

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如果从@mozway找到一个很好的解决方案，将实体移到列的右边：
Python / Pandas: Shift entities of a row to the right (end)
如果最后一列中有NaN（列数可以变化），我想将所有列右移到数据框的末尾，使其看起来像下面这样：
解决方案运行良好：
x1c 0d1x的数据

import numpy as np
import pandas as pd

data = {
    'Customer': ['A', 'B', 'C'],
    'Date1': [10, 20, 30],
    'Date2': [40, 50, np.nan],
    'Date3': [np.nan, np.nan, np.nan],
    'Date4': [60, np.nan, np.nan]
}

df = pd.DataFrame(data)

out = (df
   .set_index('Customer', append=True)
   .pipe(lambda d: d.mask(d.iloc[:, -1].isna(),
                          d.transform(lambda x : sorted(x, key=pd.notnull), axis=1)
                         )
        )
   .reset_index('Customer')
)

字符串
但是，现有的解决方案是否有一种方法来实现过滤器，即只移动包含例如Customer中的单词main的行？它应该看起来像这样：Cucumber.main被移动，因为单词main。Strawberry.fruit not，因为缺少main。
期望输出：

numpy

来源：https://stackoverflow.com/questions/77516639/shift-entities-of-a-row-to-the-right-based-on-filtering

1条答案

按热度按时间

7cjasjjr1#

您可以使用Series.str.contains向DataFrame.mask添加新条件：

out = (df
   .set_index('Customer', append=True)
   .pipe(lambda d: d.mask(d.iloc[:, -1].isna() &
                          df['Customer'].str.contains('main').to_numpy(),
                          d.transform(lambda x : sorted(x, key=pd.notnull), axis=1)
                         )
        )
   .reset_index('Customer')
)

字符串
或者使用MultiIndex乘以Index.get_level_values的级别：

out = (df
   .set_index('Customer', append=True)
   .pipe(lambda d: d.mask(d.iloc[:, -1].isna() & 
                          d.index.get_level_values('Customer').str.contains('main'),
                          d.transform(lambda x : sorted(x, key=pd.notnull), axis=1)
                         )
        )
   .reset_index('Customer')
)

型

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