提问人：thefrollickingnerd 提问时间：3/9/2023 最后编辑：rajendrathefrollickingnerd 更新时间：3/9/2023 访问量：74
根据行条件将变量列值设置为 nan
Set variable column values to nan based on row condition
问：
我希望能够根据第一列的值可变地更改列值。
假设我有一个数据帧，如下所示：
col_ind col_1 col_2 col_3
3 a b c
2 d e f
1 g h i
我实际上想做
df.loc[:, df.columns[-df['col_ind']:]] = np.nan
这将导致：
col_ind col_1 col_2 col_3
3 nan nan nan
2 d nan nan
1 g h nan
答：
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Marcelo Paco
3/9/2023
#1
您可以获取 的 ，遍历它们并将 设置为 ：valuesdf["col_ind"]slicenp.nan
vals = df["col_ind"].values
for i, v in enumerate(vals):
df.iloc[i, -v:] = np.nan
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thefrollickingnerd
3/9/2023
是的，这有效，但我希望有一个更有效的解决方案。这非常昂贵。谢谢
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rajendra
3/9/2023
#2
你用 .（编辑：借用@marcelo-paco的代码）applyresult_type='broadcast'
def make_nan(row):
row[-row[0]:] = np.nan
return row
df = pd.DataFrame({'col_ind': [3, 2, 1], 'col_1': ['a', 'd', 'g'], 'col_2': ['b', 'e', 'h'], 'col_3': ['c', 'f', 'i']})
df[:] = df.apply(make_nan, axis=1, result_type='broadcast')
df
这将提供：
col_ind col_1 col_2 col_3
3 NaN NaN NaN
2 d NaN NaN
1 g h NaN
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thefrollickingnerd
3/9/2023
'row[-row[0]：]' 是伪代码吗？不需要指定 iloc 吗？
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rajendra
3/9/2023
它不是伪代码。它使用第一个元素来索引其余元素。
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thefrollickingnerd
3/9/2023
此方法使我的笔记本内核崩溃。同样在我的代码中，我想使用一个命名列，我已将 0 替换为“col name”，我认为这很好吗？
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rajendra
3/9/2023
这假定col_ind中的值介于 1 和 3 之间。不确定“将 0 替换为'col name'”是什么意思。您可以进行编辑并更新您的问题。
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thefrollickingnerd
3/9/2023
我在示例中使用了模拟 df，但我的实际 df 更大，因此我没有使用条件列的列索引，而是使用了列名。大概是相同的语法。
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Driftr95
3/9/2023
#3
您可以使用当前列的切片创建新列，然后替换
for i, cn in enumerate(df.columns,1):
df[cn] = [*[np.nan]*i, *df[cn].loc[i:]]
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Shubham Sharma
3/9/2023
#4
让我们使用广播来检查可以屏蔽的索引
c = df.columns[1:]
m = range(len(c), 0, -1) <= df['col_ind'].values[:, None]
df[c] = df[c].mask(m)
结果
col_ind col_1 col_2 col_3
0 3 NaN NaN NaN
1 2 d NaN NaN
2 1 g h NaN
下一个：想要将数组的元素连接成单个元素
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