Python：如何用相应的列名填充非空行？

以下是原始df：

A   B   C 
32      4
    2   
2       
9       2
2   6   

我想用列名填充包含数据的单元格。输出如下所示：

A   B   C 
A       C 
    B   
A       
A       C 
A   B   

谢谢

---

RJ

我们可以做

堆栈

和

取消堆栈

s=df.stack()
s[:]=s.index.get_level_values(1)
s=s.unstack()
s
Out[496]: 
     A    B    C
0    A  NaN    C
1  NaN    B  NaN
2    A  NaN  NaN
3    A  NaN    C
4    A    B  NaN

---

或者，我们可以使用

.transform

和

.mask

：

m = df.notna()
df = m.transform(lambda s: [s.name] * s.size).mask(~m)

---

---

另一种方法是

np。其中

，速度也非常快：

out = df.copy()
out[:] = np.where(df.notna(),df.columns,np.nan)

---

试试这个

df.where(df.isnull(),df.columns.tolist())

[out]
A   B   C
A   NaN C
NaN B   NaN
A   NaN NaN
A   NaN C
A   B   NaN

---

使用np.where几乎比其他解决方案快1.4~2倍，在1000个条目的df样本上进行检查。已投赞成票；）。

print(out)

     A    B    C
0    A  NaN    C
1  NaN    B  NaN
2    A  NaN  NaN
3    A  NaN    C
4    A    B  NaN

df.where(df.isnull(),df.columns.tolist())

[out]
A   B   C
A   NaN C
NaN B   NaN
A   NaN NaN
A   NaN C
A   B   NaN