Pandas Pivot table cumsum () как переносить значение в следующий столбец без np.NaN [duplicate]

Использование функции fillna:

df.fillna(axis=1, method='backfill')

будет выполняться, если в других столбцах нет NaN. Если есть и вы хотите оставить их нетронутыми, я думаю, что единственным вариантом в этом случае является выполнение fillna в подмножестве вашего фрейма данных. С примером dataframe:

In [45]: df
Out[45]: 
     A    B    C    D   E   F
0  158  158  158  177   1  10
1  158  158  158  177   2  20
2  NaN  NaN  NaN  177   3  30
3  158  158  158  177 NaN  40
4  NaN  NaN  NaN  177   5  50

In [48]: df[['A', 'B', 'C', 'D']] = df[['A', 'B', 'C', 'D']].fillna(axis=1, method='backfill')

In [49]: df
Out[49]: 
     A    B    C    D   E   F
0  158  158  158  177   1  10
1  158  158  158  177   2  20
2  177  177  177  177   3  30
3  158  158  158  177 NaN  40
4  177  177  177  177   5  50

Udate: Если вы не хотите зависеть от порядка столбцов, вы также можете указать значения для использования для каждой строки (например, .fillna(value=df['D'] ). Единственная проблема заключается в том, что это работает только для Series (когда это фреймворк данных, он пытается сопоставить различные значения для заполнения в разных столбцах, а не в строках). Поэтому, применив его для столбца по столбцу, он работает:

In [60]: df[['A', 'B', 'C']].apply(lambda x: x.fillna(value=df['D']))
Out[60]: 
     A    B    C
0  158  158  158
1  158  158  158
2  177  177  177
3  158  158  158
4  177  177  177