python - Pandas 根据某些条件在列中填充 NaN

Question

我有一个 pandas 数据框，其中包含给定 id 的每周值，看起来像:

<表类=“s-表”> <标题> id val_week1 val_week2 val_week3 val_week4 val_week5 <正文> 1 0 0 3 2 0 2 1 0 0 2 3 3 0 0 0 0 1

我想将一些列值填充为 NaN。这里的条件是 id 的所有值，直到每行中的第一个非零值都必须为 NaN。因此，转换后的数据框应如下所示:

<表类=“s-表”> <标题> id val_week1 val_week2 val_week3 val_week4 val_week5 <正文> 1 NaN NaN 3 2 0 2 1 0 0 2 3 3 NaN NaN NaN NaN 1

我试图通过提取每行的第一个非零值列来解决这个问题，然后它之前的所有值都可以填充为 NaN。但我无法弄清楚如何使用 pandas 来完成它，因为我是新手。
任何帮助将不胜感激。

Answer 1

temp = df.filter(like='val')
temp = temp.mask(temp.cumsum(1).eq(0), np.nan)
df.assign(**temp)
   id  val_week1  val_week2  val_week3  val_week4  val_week5
0   1        NaN        NaN        3.0        2.0          0
1   2        1.0        0.0        0.0        2.0          3
2   3        NaN        NaN        NaN        NaN          1

这个想法是对各列的值进行累积求和； 如果为0，则替换为NAN。