如何将数据折叠到最少的列中？

Question

我有一个数据帧，其中每个记录都可能有多个值对(例如，email1与value1配对)。每条记录可以有0到6个这样的对。数据帧看起来有点像这样：

id email1      value1     email2     value2     email3      value3 ...
1  x@test.com  123        NaN        NaN        NaN         NaN
2  NaN         NaN        y@test.com 456        NaN         NaN
3  z@test.com  789        NaN        NaN        a@test.com  012
...

我想将值对向左移动，减少不必要的列的数量，并将上面的示例转换为如下所示：

id email1      value1     email2      value2     
1  x@test.com  123        NaN         NaN        
2  y@test.com  456        NaN         NaN
3  z@test.com  789        a@test.com  012        
...

做这件事最好的方法是什么？

Answer 1

如果它修复了如果电子邮件是NaN，那么它的腐蚀值也是NaN，那么：

使用转置，然后使用agg()，然后再次转置，最后删除具有NaN的列：

df=df.T.agg(sorted,key=pd.isnull).T.dropna(axis=1,how='all')

或

df=(pd.DataFrame(df.agg(sorted,key=pd.isnull,axis=1).tolist(),columns=df.columns)
      .dropna(axis=1,how='all'))

df的输出

    id  email1      value1  email2      value2
0   1   x@test.com  123.0   NaN         NaN
1   2   y@test.com  456.0   NaN         NaN
2   3   z@test.com  789.0   a@test.com  12.0