创建一个描述其他列中缺失值的列

Question

我有一个数据框如下：A,B,C,DNan,NaN,NaN,NaNNan,b,c,NaNNan,2,Nan,da,e,NaN,fi,j,1,NaN我想创建一个描述其他列中缺失模式的列 E，例如：列 E 将包含类似A,B,C,D,ENan,NaN,NaN,NaN,ABCDNan,1,2,NaN,ADNan,3,Nan,d,ACa,e,NaN,6,Ci,j,4,5,我试过df.isnull().sum(axis=1) 了，但这不考虑例如第 4 行和第 5 行中的顺序，它返回相同的值 1。如上所述，如何创建我想要的列？

Answer 1

这是一种唱歌方式DataFrame.dot：

df['E'] = df.isna().dot(df.columns)

print(df)

    A    B    C    D     E

0  NaN  NaN  NaN  NaN  ABCD

1  NaN    b    c  NaN    AD

2  NaN    2  NaN    d    AC

3    a    e  NaN    f     C

4    i    j    1  NaN     D

Answer 2

mapIIUC我们可以agg

df["null"] = (

    df.isnull()

    .apply(lambda x: x.map({True: x.name}))

    .stack(0)

    .groupby(level=0)

    .agg("".join)

)

print(df)

     A    B    C    D  null

0  NaN  NaN  NaN  NaN  ABCD

1  NaN    b    c  NaN    AD

2  NaN    2  NaN    d    AC

3    a    e  NaN    f     C

4    i    j    1  NaN     D