pandasでのデータ操作方法について．3連続で要素が存在する部分を抽出したい

Question

欠損が多いデータフレームから，横に3連続以上要素（データ）が存在している部分だけ残すデータフレームを作成したいのですが，上手く該当部分だけ抽出することが出来ず，困っています．
ご教授いただければ幸いです．

具体的なやりたいことは，
df1があったとき
|A|B|C|D|E|F|G
|:--|:--:|--:|
|NaN|4|2|3|NaN|NaN|6
|NaN|NaN|2|5|4|5|NaN
|NaN|1|2|NaN|4|5|NaN
|1|1|2|NaN|4|5|6

1行目B～D列のように要素が3連続以上存在する場合はその部分だけ抽出して，要素が存在しても3連続未満の場合はNaNにしたいです．
抽出した結果できるデータフレームは下の表のようになっているのが理想です．
|A|B|C|D|E|F|G
|:--|:--:|--:|
|NaN|4|2|3|NaN|NaN|NaN
|NaN|Nan|2|5|4|5|NaN
|NaN|NaN|NaN|NaN|NaN|NaN|NaN
|1|1|2|NaN|4|5|6

現在，書いたコードと結果は下記のとおりです．
3行目E，F列をNaNにしたいのですが，どうしたら思い通りに出力されるのかわかりません．

import pandas as pd

dff1=df1.copy()

for n in range(5):
    if n == 0:
        dff1.loc[dff1.iloc[:,n:n+3].isnull().any(axis=1),collist[n:n+3]]="NaN"
        
    else:
        dff2 = df1.copy()
        dff2.loc[dff2.iloc[:,n:n+3].isnull().any(axis=1),collist[n:n+3]]="NaN"
        dff1.iloc[:,n:n+3]=dff1.replace("NaN",dff2.iloc[:,n:n+3])

結果：
|A|B|C|D|E|F|G
|:--|:--:|--:|
|NaN|4|2|3|NaN|NaN|NaN
|NaN|Nan|2|5|4|5|NaN
|NaN|NaN|NaN|NaN|4|5|NaN
|1|1|2|NaN|4|5|6

Answer 1

各行に対して以下のfillNaN関数を適用すればよいかと思います。

a = [[None,4,2,3,None,None,6],
    [None,None,2,5,4,5,None],
    [None,1,2,None,4,5,None],
    [1,1,2,None,4,5,6]]

df = pd.DataFrame(a,columns=[i for i in 'abcdefg'])
print(df)

def fillNaN(row):
    prev = [] # 非NaNな要素位置
    for i,v in enumerate(row):
        if np.isnan(v):
            if len(prev) < 3: # それまでの非NaNな要素が３個未満
               for i in prev: # NaNに置き換え
                    row[i] = np.NaN
            prev = []
        else:# 非NaNな要素位置を記録しておく
            prev.append(i)

    if len(prev) < 3:
       for i in prev:
            row[i] = np.NaN

    return row

df2 = df.apply(func,axis=1)
print(df2)
"""
     a    b    c    d    e    f    g
0  NaN  4.0  2.0  3.0  NaN  NaN  NaN
1  NaN  NaN  2.0  5.0  4.0  5.0  NaN
2  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
3  1.0  1.0  2.0  NaN  4.0  5.0  6.0
"""

Comments

[退会済みユーザー]

教えていただいた方法で解決しました！
ありがとうございました！