提问人：Dredd 提问时间：11/17/2023 最后编辑：Dredd 更新时间：11/17/2023 访问量：51
在 Pandas DataFrame 中的每个项目前面加上一个升序数字（如果它有值）
Prefixing each item in a Pandas DataFrame with an ascending number if it has a value
问：
我目前正在尝试找到此问题的最佳解决方案：
我将 csv 导入 Python，有些单元格有值，有些则没有。我想遍历数据帧，如果单元格有值，则向其附加一个数字，每次新单元格具有文本时都会递增。然后，这些附加值将保存到新列中
我还将每段文本保存到另一个列表中，因为我需要在下一步中使用它们（）。下面的代码产生了正确的输出，我只是想知道有没有更有效的方法来做到这一点？out
我考虑过或类似的东西，但无法从中增加计数。np.where()
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[["", "c", "e"], ["a", "", ""], ["b", "d", "f"]],
columns = ["x", "y", "z"]
)
count = 1
out = []
# Loop over each column
for col in df.columns:
tmp = []
# Loop over each entry, if cell has text, add prefix
for text in df[col]:
if text:
tmp.append(str(count) + "-" + text)
out.append(text)
count += 1
else:
tmp.append("")
# Add prefixed column to df
df["pre-" + col] = tmp
给出输出：输出 DF
这不一定必须按列进行，只要数字与 中的顺序相对应即可。out
编辑：
Mozway 的答案是使用 lambda 函数，因为我想要一些数字格式。
df = pd.DataFrame(
[["", "c", "e"], ["a", "", ""], ["b", "d", "f"]],
columns = ["x", "y", "z"]
)
s = df.replace('', np.nan).T.stack()
out = (s.notna().cumsum().apply(
lambda x: "{0:04}-".format(x))+s).unstack().T.fillna('')
df = df.join(out.add_prefix("pre-"))
答：
1赞
mozway
11/17/2023
#1
如果您不关心计数器的顺序，请使用 stack 进行整形，使用 cumsum 进行递增，然后取消堆栈：
s = df.replace('', np.nan).stack()
out = (s.notna().cumsum().astype(str)+'-'+s
).unstack().fillna('')
输出：
x y z
0 1-c 2-e
1 3-a
2 4-b 5-d 6-f
如果顺序很重要：
s = df.replace('', np.nan).T.stack()
out = (s.notna().cumsum().astype(str)+'-'+s
).unstack().T.fillna('')
或者使用 numpy：
m = df.ne('').to_numpy()
tmp = (pd.DataFrame(m.T.cumsum(axis=None).reshape(m.shape).T,
index=df.index, columns=df.columns)
.astype(str).add('-')
.where(m, '')
)
out = tmp+df
输出：
x y z
0 3-c 5-e
1 1-a
2 2-b 4-d 6-f
若要将输出合并到原始 DataFrame，请联接：
df.join(out.add_prefix('pre-'))
输出：
x y z pre-x pre-y pre-z
0 c e 3-c 5-e
1 a 1-a
2 b d f 2-b 4-d 6-f
评论