Python 使用元素'获取列表；从数据帧中删除列

我需要一个包含每个索引的所有特定元素列的列表。例如，此数据帧：

>>> df
                     1           2           3           4           5
2016-01-27           A           B           B           I           I  
2016-03-07           A           C           D           U           U   
2016-04-12           H           A           V           V           V   
2016-05-02           B           L           Y           S           N   
2016-05-23           L           N           N           A           S  

输入“A”我想将此列表作为输出：

[1,1,2,NaN,4]

有内置的方法吗

---

编辑：在原始表格中，一行中的所有项目都是唯一的，当编辑原始表格以减少在此发布的“密度”时，我犯了这个错误，很抱歉。

您可能希望

将数据帧融化为长格式，然后为每个输入（值）计算相应的列列表，在获得以下序列后，您可以很容易地查询任何预期输入的结果：

import pandas as pd
pd.melt(df).groupby('value').variable.apply(list)

#value
#A    [1, 1, 2, 4]
#B       [1, 2, 3]
#C             [2]
#D             [3]
#H             [1]
#I          [4, 5]
#L          [1, 2]
#N       [2, 3, 5]
#S          [4, 5]
#U          [4, 5]
#V       [3, 4, 5]
#Y             [3]
#Name: variable, dtype: object

要获取输入
A
的列列表：

result = pd.melt(df).groupby('value').variable.apply(list)

result['A']
# ['1', '1', '2', '4']

是否要输入的第一个索引？第1行的“B”将返回什么？在原始表中，一行中的所有项目都是唯一的，对不起，我编辑了原始表以使其在此处发布时不那么“密集”，我犯了这个错误。这很好，但是当行中没有“a”时，有没有办法获得“NaN”值？是否保证每行最多有一个
a
？如果它有多个As呢？你想保留哪一个？是的，一行中的所有项目都是唯一的，我在这里编辑表格时犯了这个错误，使其看起来不那么“密集”，我只是编辑了原始帖子。然后你可以尝试以下方法<代码>df.apply（lambda r:（r=='A'）.idxmax（）如果有（r=='A'）else np.nan，axis=1）。tolist（）

。