合并 Pandas DataFrame DOWN 列
Coalesce Pandas DataFrame DOWN Columns
我见过很多将列合并在一起的解决方案（从左到右等）
但我需要按行进行。
A 栏
B 列
C 栏
D 栏
E 栏
第 1 行
不适用
不适用
1
文字
第 2 行
不适用
不适用
不适用
文字
第 3 行
不适用
4
10
不适用
第 4 行
20
5
不适用
文字
我希望我的结果是一行，看起来像...
A 栏
B 列
C 栏
D 栏
E 栏
第 1 行
20
4
1
文字
我可以遍历每一列，找到第一个非 NA 条目..然后将其用作值。但是，我需要为大约 30 列的数十万个不同分区表执行此操作。当然有更好的解决方案！
感谢任何帮助:)
尝试：
print(df.bfill().head(1))
打印：
Col A Col B Col C Col D Col E
0 Row 1 20.0 4.0 1.0 text
我见过很多将列合并在一起的解决方案（从左到右等） 但我需要按行进行。
| A 栏 | B 列 | C 栏 | D 栏 | E 栏 |
|---|---|---|---|---|
| 第 1 行 | 不适用 | 不适用 | 1 | 文字 |
| 第 2 行 | 不适用 | 不适用 | 不适用 | 文字 |
| 第 3 行 | 不适用 | 4 | 10 | 不适用 |
| 第 4 行 | 20 | 5 | 不适用 | 文字 |
我希望我的结果是一行，看起来像...
| A 栏 | B 列 | C 栏 | D 栏 | E 栏 |
|---|---|---|---|---|
| 第 1 行 | 20 | 4 | 1 | 文字 |
我可以遍历每一列，找到第一个非 NA 条目..然后将其用作值。但是，我需要为大约 30 列的数十万个不同分区表执行此操作。当然有更好的解决方案！
感谢任何帮助:)
尝试：
print(df.bfill().head(1))
打印：
Col A Col B Col C Col D Col E
0 Row 1 20.0 4.0 1.0 text