Python 3.x 从某一列开始移动单行中的值

我有一个数据帧，其中有一行有问题。问题是其中一个值 缺少（第1列中的）以及其余列中的所有值（共有12列） 左移一个。第12列的值为NaN

示例：（我将简单地使用整数来表示我的问题）

行应为： 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12

我有： 1,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,NaN

第1列中的值为“缺少”。第2-12列的值都向左移动了一个，第12列为NaN

我只想将这一行中的值向右移动一列，以便得到： 1，南，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12

然后我可以简单地用正确的值替换第2列中的NaN

我找到了shift（）：（以及其他来源）

我试过这个：

playstore = playstore.iloc[10472].shift(1, axis=1)
playstore.iloc[14072:1] = 'Lifestyle'
print(playstore.tail(), '\n')

但我得到一个语法错误：

ValueError:对象类型没有命名为1的轴

下降轴=1并不能解决问题。即使是这样，我还是从一开始就改变了整排人

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是否有一种方法可以从特定列开始移动一行或多行？

如果您知道要更改的行以及列号，则可以不移动值而覆盖该行

想象一下：

    A   B    C
0   1   j   1.0
1   2   k   NaN
2   3   l   3.0

我们知道错误的值是列

B

和行号

1

，因此我们更改此行：

NUM_ROW = 1  # The number of the row with has to be fixed
TOTAl_ROWS = df.shape[1] - 1 # Number of rows without counting the last one which is NaN.

new_line = [df.iloc[NUM_ROW, 0], None]  # Initialize the new_line with the right part of the row.

# Get the rest of the new row.
for i in df.iloc[NUM_ROW, 1:TOTAl_ROWS]:
    new_line.append(i)

# Overwriting old row with new one
df.loc[NUM_ROW] = new_line

因此，您的输出是：

    A   B     C
0   1   j     1
1   2   None  k
2   3   l     3

NUM_ROW=10472#具有的行数必须是固定的。TOTAl_COLUMN=df。shape[1]-1#不计算最后一个为NaN的列数。new_line=[df.iloc[NUM_ROW，0]，None]#使用行的左侧部分初始化新行。#得到新行的其余部分。对于df.iloc[NUM_ROW，1:TOTAl_COLUMN]中的i：新行。追加（i）##用新行覆盖旧行df.loc[NUM_ROW]=新行