如何在 python 数据帧中创建 n-m 映射 table？

Question

我有一个 table 有几行和几列。我的 table 的 index/row 是一个类别，如果有一些 ID，则在我的 table 的最后一行。有没有办法在我的 table 的每个不为空的单元格中写入当前列的 ID？

Table（已经在 Pandas 生成的数据框中）：

1 2 3 4 5 6 7 8

9 3161409 50342165 949138 NaN 147466 155307 NaN 3575062
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
ids m90 v15 o1506 u55 m1701 m174 m90 m90

假设我想在每个不是“NaN”的单元格中都有“m90”。有办法实现吗？

这是期望的输出：

1 2 3 4 5 6 7 8

9 m90 v15 o1506 NaN m1701 m174 NaN m90
12 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
ids m90 v15 o1506 u55 m1701 m174 m90 m90

提前致谢。

Answer 1

我们可以创建一个小函数，将 pandas.Series 作为输入并应用于数据框的每一列。

我创建了这个类似于你的玩具数据框

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    '1': [123, np.nan, 'm90'],
    '2': [np.nan, np.nan, 'v15'],
    '3': [123445, 4, 'o1506'],
    '4': [np.nan, 23, 'u55']
}, index=[9, 12, 'ids'])

然后

def replace_non_nulls(s):
    # 's' is a series
    replacement = s.loc['ids']
    s.loc[s.notna()] = replacement
    return s

df.apply(replace_non_nulls)
#        1    2      3    4
# 9    m90  NaN  o1506  NaN
# 12   NaN  NaN  o1506  u55
# ids  m90  v15  o1506  u55

如何在 python 数据帧中创建 n-m 映射 table？

How can I create a n-m mapping table in python dataframe?

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