在多个列上迭代，并在这些列中用空值替换前面一行(增量)的值。

Question

给出如下数据格式的df：

          date      value     20211003     20211010     20211017
0    2021-9-19  3613.9663          NaN          NaN          NaN
1    2021-9-26  3613.0673          NaN          NaN          NaN
2    2021-10-3  3568.1668          NaN          NaN          NaN
3   2021-10-10  3592.1666  3510.221000          NaN          NaN
4   2021-10-17  3572.3662  3465.737012  3534.220800          NaN
5   2021-10-24  3582.6036  3479.107035  3539.856801  3514.420400
6   2021-10-31  3547.3361  3421.161235  3481.911001  3456.474600
7    2021-11-7  3491.5677  3370.140147  3439.284539  3416.621024
8   2021-11-14  3539.1002  3319.289523  3391.930037  3370.079953
9   2021-11-21  3560.3734  3261.343723  3333.984237  3312.134153
10  2021-11-28  3564.0894  3255.328902  3338.967086  3305.054247
11   2021-12-5  3607.4320  3313.274702  3396.912886  3363.000047
12  2021-12-12  3666.3479  3371.220502  3450.172564  3412.234440
13  2021-12-19  3632.3638          NaN  3466.930383  3428.683490
14  2021-12-26  3618.0535          NaN          NaN  3370.737690

假设值列后面的列(20211003、20211010和20211017)是滚动的值预测结果，而不是每个列的10个值，我只需要保留3个值。下面是切片规则:从左到右，从下到上为每个日期列保留3个值，因此从20211003列中的行20211003将是起点，然后逐日递增。预期结果如下：

          date      value     20211003     20211010    20211017
0    2021-9-19  3613.9663          NaN          NaN         NaN
1    2021-9-26  3613.0673          NaN          NaN         NaN
2    2021-10-3  3568.1668          NaN          NaN         NaN
3   2021-10-10  3592.1666          NaN          NaN         NaN
4   2021-10-17  3572.3662          NaN          NaN         NaN
5   2021-10-24  3582.6036          NaN          NaN         NaN
6   2021-10-31  3547.3361          NaN          NaN         NaN
7    2021-11-7  3491.5677          NaN          NaN         NaN
8   2021-11-14  3539.1002          NaN          NaN         NaN
9   2021-11-21  3560.3734          NaN          NaN         NaN
10  2021-11-28  3564.0894  3255.328902          NaN         NaN
11   2021-12-5  3607.4320  3313.274702  3396.912886         NaN
12  2021-12-12  3666.3479  3371.220502  3450.172564  3412.23444
13  2021-12-19  3632.3638          NaN  3466.930383  3428.68349
14  2021-12-26  3618.0535          NaN          NaN  3370.73769

我怎么能在潘达斯实现这一点？谢谢。

参考：

Iterate over multiple columns and replace the values in these columns after a row (increment) with null values

Answer 1

df.iloc[:, :2].join(df.iloc[:, 2:].apply(lambda x:x.dropna().tail(3)))
 
          date      value     20211003     20211010    20211017
0    2021-9-19  3613.9663          NaN          NaN         NaN
1    2021-9-26  3613.0673          NaN          NaN         NaN
2    2021-10-3  3568.1668          NaN          NaN         NaN
3   2021-10-10  3592.1666          NaN          NaN         NaN
4   2021-10-17  3572.3662          NaN          NaN         NaN
5   2021-10-24  3582.6036          NaN          NaN         NaN
6   2021-10-31  3547.3361          NaN          NaN         NaN
7    2021-11-7  3491.5677          NaN          NaN         NaN
8   2021-11-14  3539.1002          NaN          NaN         NaN
9   2021-11-21  3560.3734          NaN          NaN         NaN
10  2021-11-28  3564.0894  3255.328902          NaN         NaN
11   2021-12-5  3607.4320  3313.274702  3396.912886         NaN
12  2021-12-12  3666.3479  3371.220502  3450.172564  3412.23444
13  2021-12-19  3632.3638          NaN  3466.930383  3428.68349
14  2021-12-26  3618.0535          NaN          NaN  3370.73769