移动/在大熊猫数据帧

Question

移位值假设DF的数据帧的一个例子：

A 
0 4.3 
1 75 
2 8.5 
3 4.0 
4 98 

我需要每个值从A列移动到每一列 - 每列一个值：

• 从第二值开始：移动到第二列B，
• 第三值到第三塔C，
• 等等...

所需的输出：

A  B C D E 
0 4.3 NaN NaN NaN NaN 
1 NaN 75 NaN NaN NaN 
2 NaN NaN 8.5 NaN NaN 
3 NaN NaN NaN 4.0 NaN 
4 NaN NaN NaN Nan 98 

一个想法是给每个值复制到第二个栏，然后在以前的专栏或从一列shift值删除它另一个，但我不知道怎样应用这个...

MWE

import pandas as pd 
import numpy as np 

df=pd.DataFrame(data=np.random.randint(0,100,(5,5)), columns=['A','B','C','D','E']) 
df.iloc[:,1:] =np.nan 

df.iloc[[1],[1]] = df.iloc[[1],[0]] 
df.iloc[[1],[1]] = df.iloc[[1],[0]].shift(1,axis=1) 

Answer 1

In [76]: import string 

In [77]: r = pd.DataFrame(np.eye(len(df)), 
          columns=list(string.ascii_uppercase[:len(df)])) \ 
       .replace(0, np.nan) * df.A.values 

In [78]: r 
Out[78]: 
    A  B C D  E 
0 4.3 NaN NaN NaN NaN 
1 NaN 75.0 NaN NaN NaN 
2 NaN NaN 8.5 NaN NaN 
3 NaN NaN NaN 4.0 NaN 
4 NaN NaN NaN NaN 98.0 

或更好：

In [11]: r = pd.DataFrame(index=df.index, columns=list(string.ascii_uppercase[:len(df)])) 

In [12]: np.fill_diagonal(r.values, df.A) 

In [13]: r 
Out[13]: 
    A B C D E 
0 4.3 NaN NaN NaN NaN 
1 NaN 75 NaN NaN NaN 
2 NaN NaN 8.5 NaN NaN 
3 NaN NaN NaN 4 NaN 
4 NaN NaN NaN NaN 98 

UPDATE：

如何 “动” 单值

我们可以使用Series.shift方法。

水平移动：

In [94]: r.loc[1] = r.loc[1].shift(3) 

In [95]: r 
Out[95]: 
    A B C D  E 
0 4.3 NaN NaN NaN NaN 
1 NaN NaN NaN NaN 75.0 
2 NaN NaN 8.5 NaN NaN 
3 NaN NaN NaN 4.0 NaN 
4 NaN NaN NaN NaN 98.0 

垂直运动：

In [96]: r.loc[:, 'D'] = r.loc[:, 'D'].shift(-2) 

In [97]: r 
Out[97]: 
    A B C D  E 
0 4.3 NaN NaN NaN NaN 
1 NaN NaN NaN 4.0 75.0 
2 NaN NaN 8.5 NaN NaN 
3 NaN NaN NaN NaN NaN 
4 NaN NaN NaN NaN 98.0 

注：shift将整个行/列移，但只要我们在每个只有一个值行/列这将工作。

Answer 2

>>> import pandas as pd 
>>> import numpy as np 
>>> df = pd.DataFrame({'A':[4.3, 75, 8.5, 4.0, 98]}) 
>>> df 
     A 
0 4.3 
1 75.0 
2 8.5 
3 4.0 
4 98.0 


>>> diag_df = pd.DataFrame(np.diag(df.A), index=df.index, columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']) 
>>> diag_df.replace(0, np.nan, inplace=True) 
>>> diag_df 
    A  B C D  E 
0 4.3 NaN NaN NaN NaN 
1 NaN 75.0 NaN NaN NaN 
2 NaN NaN 8.5 NaN NaN 
3 NaN NaN NaN 4.0 NaN 
4 NaN NaN NaN NaN 98.0 

请记住，如果你有0沿对角线然后将它与NaN如果使用replace方法取代了这种方式。