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Pandas-删除每行的前导和尾随零

pandas python

swifty · 技术社区 · 8 年前

我要删除零值的前一个值和三个值顺排在我的df中,然后让他们移动到“对齐”。

最好用下面的例子来演示。

初始df:

index c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 c8
1      0  0  1  2  3  4  5  0
2      0  0  0  1  2  3  4  5
3      0  1  2  3  0  0  0  0
4      0  0  1  2  3  4  0  0
5      1  2  3  4  5  6  7  0
6      0  0  0  1  0  0  4  0

输出:

index c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7
1      1  2  3  4  5  
2      1  2  3  4  5
3      1  2  3  
4      1  2  3  4  
5      1  2  3  4  5  6  7  
6      1  0  0  4

注意,在真值的“字符串”中可能有零,因此需要在第一次/反转第一次出现时停止。这可能吗?谢谢。

2 回复 | 直到 8 年前

user3483203 8 年前

使用 np.trim_zeros

修剪一维数组或序列的前导和/或尾随零。

out = pd.DataFrame([np.trim_zeros(i) for i in df.values], index=df.index)
out.columns = df.columns[:len(out.columns)]

       c1  c2  c3   c4   c5   c6   c7
index
1       1   2   3  4.0  5.0  NaN  NaN
2       1   2   3  4.0  5.0  NaN  NaN
3       1   2   3  NaN  NaN  NaN  NaN
4       1   2   3  4.0  NaN  NaN  NaN
5       1   2   3  4.0  5.0  6.0  7.0
6       1   0   0  4.0  NaN  NaN  NaN

Scott Boston 8 年前

df_out = df.apply(lambda x: pd.Series(x[x != 0].dropna().values), axis=1)
df_out.set_axis(df.columns[df_out.columns], axis=1, inplace=False)

输出:

        c1   c2   c3   c4   c5   c6   c7
index                                   
1      1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  NaN  NaN
2      1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  NaN  NaN
3      1.0  2.0  3.0  NaN  NaN  NaN  NaN
4      1.0  2.0  3.0  4.0  NaN  NaN  NaN
5      1.0  2.0  3.0  4.0  5.0  6.0  7.0
6      1.0  4.0  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

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