Python 我如何将这些值推到熊猫中的nan？

我使用以下代码设置数据帧：

df = pd.DataFrame({'A':['a','a','b','c'],'B':[123,456,555,888]})

pd.pivot(df.A, df.index, df.B)

然后执行以下代码：

df = pd.DataFrame({'A':['a','a','b','c'],'B':[123,456,555,888]})

pd.pivot(df.A, df.index, df.B)

数据帧更改为：

现在我想知道如何将非NAN值移动到前面的列，如下所示：

您可以使用groupby，而不是旋转然后修复结果：

或者，使用groupby/cumcount为每个组分配正确的列号， 然后旋转：

---

如果要保留与NAN相同数量的列

如果你不需要

In [587]: dff.apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().values), axis=1)
Out[587]:
       0      1
A
a  123.0  456.0
b  555.0    NaN
c  888.0    NaN

---

@ltdong7788似乎是您的问题，您的例外不匹配您的答案也很完美。但很抱歉，我没有很好地表达我的问题。

In [585]: dff = pd.pivot(df.A, df.index, df.B)

In [586]: (dff.apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().values), axis=1)
              .reindex_axis(dff.columns, 1))
Out[586]:
       0      1   2   3
A
a  123.0  456.0 NaN NaN
b  555.0    NaN NaN NaN
c  888.0    NaN NaN NaN

In [587]: dff.apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().values), axis=1)
Out[587]:
       0      1
A
a  123.0  456.0
b  555.0    NaN
c  888.0    NaN