python - 在 Pandas Dataframe 中移动/移动值

Question

假设一个数据框df的例子:

    A
0   4.3
1   75
2   8.5
3   4.0
4   98

我需要将每个值从 A 列移动到每一列 - 每列一个值:

• 从第二个值开始:移动到第二列B，
• 第三列的第三个值 C,
• 等等...

期望的输出:

    A     B    C   D   E
0   4.3  NaN  NaN NaN NaN
1   NaN   75  NaN NaN NaN
2   NaN  NaN  8.5 NaN NaN
3   NaN  NaN  NaN 4.0 NaN
4   NaN  NaN  NaN Nan  98

一个想法是将每个值复制到第二列，然后在前一列中将其删除，或者将值从一列转移到另一列，但我不确定如何应用此...

MWE

import pandas as pd
import numpy as np

df=pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,100,(5,5)), columns=['A','B','C','D','E'])
df.iloc[:,1:] =np.nan

df.iloc[[1],[1]] = df.iloc[[1],[0]]
df.iloc[[1],[1]] = df.iloc[[1],[0]].shift(1,axis=1)

Answer 1

In [76]: import string

In [77]: r = pd.DataFrame(np.eye(len(df)), 
                          columns=list(string.ascii_uppercase[:len(df)])) \
               .replace(0, np.nan) * df.A.values

In [78]: r
Out[78]:
     A     B    C    D     E
0  4.3   NaN  NaN  NaN   NaN
1  NaN  75.0  NaN  NaN   NaN
2  NaN   NaN  8.5  NaN   NaN
3  NaN   NaN  NaN  4.0   NaN
4  NaN   NaN  NaN  NaN  98.0

或更好:

In [11]: r = pd.DataFrame(index=df.index, columns=list(string.ascii_uppercase[:len(df)]))

In [12]: np.fill_diagonal(r.values, df.A)

In [13]: r
Out[13]:
     A    B    C    D    E
0  4.3  NaN  NaN  NaN  NaN
1  NaN   75  NaN  NaN  NaN
2  NaN  NaN  8.5  NaN  NaN
3  NaN  NaN  NaN    4  NaN
4  NaN  NaN  NaN  NaN   98

更新:

how to "move" single value

我们可以使用Series.shift方法。

水平移动:

In [94]: r.loc[1] = r.loc[1].shift(3)

In [95]: r
Out[95]:
     A   B    C    D     E
0  4.3 NaN  NaN  NaN   NaN
1  NaN NaN  NaN  NaN  75.0
2  NaN NaN  8.5  NaN   NaN
3  NaN NaN  NaN  4.0   NaN
4  NaN NaN  NaN  NaN  98.0

垂直移动:

In [96]: r.loc[:, 'D'] = r.loc[:, 'D'].shift(-2)

In [97]: r
Out[97]:
     A   B    C    D     E
0  4.3 NaN  NaN  NaN   NaN
1  NaN NaN  NaN  4.0  75.0
2  NaN NaN  8.5  NaN   NaN
3  NaN NaN  NaN  NaN   NaN
4  NaN NaN  NaN  NaN  98.0

注意 shift 将移动整个 行/列，但是一旦我们在每一行/列中只有一个值，这将工作。