python - R脚本转Python代码

我开始更深入地研究Python，并且将一些R脚本转换成Python时遇到了麻烦。我在R中定义了一个函数：

Shft_Rw <- function(x) { for (row in 1:nrow(x))
{
  new_row = x[row , c(which(!is.na(x[row, ])), which(is.na( x[row, ])))]
  colnames(new_row) = colnames(x)
  x[row, ] = new_row
}
  return(x)
}

这实质上是将数据帧中每行的前导NA放在行的末尾，即

import pandas as pd
import numpy as np
df =pd.DataFrame({'a':[np.nan,np.nan,3],'b':[3,np.nan,5],'c':[3, 4,5]})

df
Out[156]:
     a    b  c
0  NaN  3.0  3
1  NaN  NaN  4
2  3.0  5.0  5

变成：

df2 =pd.DataFrame({'a':[3,4,3],'b':[3,np.nan,5],'c':[np.nan, np.nan,5]})
df2
Out[157]:
   a    b    c
0  3  3.0  NaN
1  4  NaN  NaN
2  3  5.0  5.0

到目前为止，我有：

def Shft_Rw(x):
    for row in np.arange(0,x.shape[0]):
        new_row = x.iloc[row,[np.where(pd.notnull(x.iloc[row])),np.where(pd.isnull(df.iloc[row]))]]

但是抛出错误。使用上面的示例df，我可以使用iloc和行位置为null /不为null的列位置（使用where（））获得行索引，但不能将两者放在一起（尝试使用更多方括号的多种变体）。

df.iloc[1]
Out[170]:
a    NaN
b    NaN
c    4.0

np.where(pd.isnull(df.iloc[1]))
In[167] :  np.where(pd.isnull(df.iloc[1]))
Out[167]: (array([0, 1], dtype=int64),)

df.iloc[1,np.where(pd.notnull(df.iloc[1]))]

有谁能够帮助复制功能AND / OR显示解决问题的更有效方法？

谢谢！

最佳答案

将apply与dropna一起使用：

df1 = df.apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().values), axis=1)
df1.columns = df.columns
print (df1)
     a    b    c
0  3.0  3.0  NaN
1  4.0  NaN  NaN
2  3.0  5.0  5.0

如果性能很重要，我建议使用以下完美的justify function：

arr = justify(df.values, invalid_val=np.nan, axis=1, side='left')
df1 = pd.DataFrame(arr, index=df.index, columns=df.columns)
print (df1)
     a    b    c
0  3.0  3.0  NaN
1  4.0  NaN  NaN
2  3.0  5.0  5.0