python - 如何在列名子组中独立地重新排列 pandas 数据框的每一行？

Question

我需要重新排列数据框同一行内的数据，其中某些列可能没有数据。原始数据框:

  hash   a1   a2   a3    a4    a5    b1    b2    b3    b4    b5
  0      1    2    nan   nan   nan   1     2     3     4     nan
  1      1    nan  nan   nan   nan   1     2     3     nan   nan

我希望拥有的数据框:

  hash   a1    a2     a3     a4     a5    b1    b2     b3    b4    b5
  0      nan   nan    nan    1      2     nan   1      2     3     4     
  1      nan   nan    nan    nan    1     nan   nan    1     2     3

Answer 1

使用justify通过 x[0] 选择列名称的第一个字母和 axis=1 按列分组的 lambda 函数按组应用函数:

df = df.set_index('hash')
f = lambda x: pd.DataFrame(justify(x.values, invalid_val=np.nan, side='right'), 
                           columns=[f'{x.name}{y}' for y in range(1, len(x.columns) + 1)])
df = df.groupby(lambda x: x[0], axis=1).apply(f)
print (df)
   a1  a2  a3   a4   a5  b1   b2   b3   b4   b5
0 NaN NaN NaN  1.0  2.0 NaN  1.0  2.0  3.0  4.0
1 NaN NaN NaN  NaN  1.0 NaN  NaN  1.0  2.0  3.0