Python 使用另一行值更新列

我有一个数百万行的数据帧。 作为我的数据帧示例：

Col0, Col1, Col2, Col3
Val0, Val1, Nan, Nan
Val0, Nan, Val3, Nan
Val0, Nan, Nan, Val5

我期望的输出是：

Col0, Col1, Col2, Col3
Val0, Val1, Val3, Val5

我为期望的输出发出迭代请求，但这需要几个小时

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关于

我不清楚这样做的好处是什么，除非您的df只是一个列之间没有关联的列表，但这里有一个解决方案：

对于此df：

 Col0  Col1  Col2  Col3
0     3     5   Nan   Nan
1     3   Nan    12   Nan
2     3   Nan   Nan    17

这样做

pd.concat([testcol[col].sort_values().reset_index(drop=True) for col in testcol], axis=1, ignore_index=True)

给

   0     1     2     3
0  3     5    12    17
1  3   Nan   Nan   Nan
2  3   Nan   Nan   Nan

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如果除第一行外，您全部删除，这就是答案。尽管使用数据帧来实现这一点毫无意义，正如您正确指出的，是的。我想南排的下降可以留给询问者，因为它不需要任何努力。