python - 根据自定义要求 reshape 数据框

Question

我有一个如下所示的数据框:

    Node ID11 ID10  ID9 ID8 ID7 ID6 ID5 ID4 ID3 ID2 ID1 ID0
0   YYZ     1    2    3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1   DFW     4    5    6  7  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2   DEN    20   21  NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3   BOS   100  101  102 103 104 105 106 NaN NaN NaN NaN NaN

我想重新塑造它，使最终结果看起来像:

    Node num1 num2
0   YYZ    3    2
1   YYZ    3    1
2   DFW    7    6
3   DFW    7    5
4   DFW    7    4
5   DEN   21   20
6   BOS  106  105
7   BOS  106  104
8   BOS  106  103
9   BOS  106  102
10  BOS  106  101
11  BOS  106  100

基本上，节点一行中的最后一个非 nan ID 进入第一列，然后每个其他 ID 进入第二列，并进入同一节点的后续行。

我一直在研究 Pandas 中内置的函数(堆叠/取消堆叠)，但到目前为止还无法正确调整它。我的实际数据框很大，所以现在只玩一个测试框。

Answer 1

使用:

#change order of columns for change ordering of final value column
df = df[df.columns[::-1]]

#reshape by stack
df = (df.set_index('Node')
        .stack()
        .rename_axis(('Node','num1'))
        .astype(int)
        .reset_index(name='num2'))

#get last non NaN value to num1 column
df['num1'] = df.groupby('Node')['num2'].transform('first')
#remove last row per groups
df = df[df.duplicated(subset=['Node'])].copy()
print (df)
   Node  num1  num2
1   YYZ     3     2
2   YYZ     3     1
4   DFW     7     6
5   DFW     7     5
6   DFW     7     4
8   DEN    21    20
10  BOS   106   105
11  BOS   106   104
12  BOS   106   103
13  BOS   106   102
14  BOS   106   101
15  BOS   106   100