python - 复制与 Pandas 中的多个列模式匹配的列值

Question

我碰巧有以下 DataFrame:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({ 'Prod1':   ['10','','10','','',''],
                    'Prod2':   ['','5','5','','','5'],
                    'Prod3':   ['','','','8','8','8'],
                    'String1': ['','','','','',''],
                    'String2': ['','','','','',''],
                    'String3': ['','','','','',''],
                    'X1':      ['x1','x2','x3','x4','x5','x6'],
                    'X2':      ['','','y1','','','y2']
                    })
print(df)

  Prod1 Prod2 Prod3 String1 String2 String3  X1  X2
0    10                                      x1    
1           5                                x2    
2    10     5                                x3  y1
3                 8                          x4    
4                 8                          x5    
5           5     8                          x6  y2

这是一个产品与关联字符串的示意图；实际的字符串位于 (X1, X2) 列中，但它们最终应该移动到 (String1, String2 , String3) 根据相应的产品是否有值(value)。

例如:0 行在 Prod1 上有一个值，因此 x1 应移至 String1。1 行在 Prod2 上有一个值，因此 x2 应移至 String2。

在实际数据集中，大多数Prod都有一个String，但是在Prods中存在多个值的行，并且应该填充String列优先考虑左侧。最终结果应如下所示:

  Prod1 Prod2 Prod3 String1 String2 String3 X1 X2
0    10                  x1                      
1           5                    x2              
2    10     5            x3      y1              
3                 8                      x4      
4                 8                      x5      
5           5     8              x6      y1      

我正在考虑嵌套的列/行循环，但我仍然对 pandas 不够熟悉，无法找到解决方案。提前非常感谢您的任何建议!

Answer 1

我分解了步骤:

df[['String1', 'String2', 'String3']]=(df[['Prod1', 'Prod2', 'Prod3']]!='')
df1=df[['String1', 'String2', 'String3']].replace({False:np.nan}).stack().to_frame()
df1[0]=df[['X1','X2']].replace({'':np.nan}).stack().values
df[['String1', 'String2', 'String3']]=df1[0].unstack()
df.replace({None:''})


Out[1036]: 
  Prod1 Prod2 Prod3 String1 String2 String3  X1  X2
0    10                  x1                  x1    
1           5                    x2          x2    
2    10     5            x3      y1          x3  y1
3                 8                      x4  x4    
4                 8                      x5  x5    
5           5     8              x6      y2  x6  y2