python - 重新排序行值 csv pandas

Question

我有一个csv文件

1 , name , 1012B-Amazon , 2044C-Flipcart , Bosh27-Walmart
2 , name , Kelvi20-Flipcart, LG-Walmart   
3,  name , Kenstar-Walmart, Sony-Amazon , Kenstar-Flipcart
4, name ,  LG18-Walmart, Bravia-Amazon

我需要网站重新排列行，即 - 之后的部分；

1, name , 1012B-Amazon , 2044C-Flipcart , Bosh27-Walmart
2, name ,              , Kelv20-Flipcart, LG-Walmart
3, name , Sony-Amazon,  Kenstar-Flipcart ,Kenstar-Walmart
4, name , Bravia-Amazon,                 ,LG18-Walmart 

是否可以使用 pandas ？找到一个 sting 的存在并重新排列它并遍历所有行并对下一个字符串重复此操作？我浏览了 Series.str.contains 和 str.extract 的文档，但找不到解决方案。

Answer 1

使用 sorted 和 key

df.iloc[:,1:].apply(lambda x : sorted(x,key=lambda y: (y=='',y)),1)
     2    3    4    5
1  ABC  DEF  GHI  JKL
2  ABC  DEF  GHI     
3  ABC  DEF  GHI  JKL
#df.iloc[:,1:]=df.iloc[:,1:].apply(lambda x : sorted(x,key=lambda y: (y=='',y)),1)

既然你提到了 reindex 我认为 get_dummies 会起作用

s=pd.get_dummies(df.iloc[:,1:],prefix ='',prefix_sep='')
s=s.drop('',1)
df.iloc[:,1:]=s.mul(s.columns).values
df
      1    2    3    4    5
1  name  ABC  DEF  GHI  JKL
2  name  ABC  DEF  GHI     
3  name  ABC  DEF  GHI  JKL