回答編集履歴
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問題が変わったので変更
answer
CHANGED
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@@ -1,3 +1,60 @@
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###### 実現したいことは、nanがランダムに含まれるデータフレームの数値を上から詰めていき、最後に、すべての列がnanとなっている行を削除したいです。
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そういうのを最初に書いてくれればとても簡単です。
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```python
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+
>>> print(count_res)
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7
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+
a1 b1 c1 d1
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8
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+
0 5.384058 0.026853 0.076923 2.716981
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9
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+
1 1.507645 NaN 1.945513 3.923077
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10
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+
2 0.177189 0.435654 2.516245 0.294964
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11
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+
3 47.000000 1.015123 0.104000 0.018237
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12
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+
4 NaN NaN 1.258297 0.932941
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13
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+
5 0.081967 NaN 0.045249 0.501319
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14
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+
6 0.805804 5.803681 0.083333 0.443567
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15
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+
7 1.565878 NaN 0.610422 NaN
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16
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+
8 NaN 2.991228 NaN NaN
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17
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+
9 NaN 0.465946 0.457447 0.632156
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18
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+
10 2.848485 2.640625 0.626437 0.607256
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19
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+
11 NaN 0.626437 NaN 1.708333
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20
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+
12 0.662539 0.076923 1.446903 2.848485
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21
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+
13 1.760814 0.457447 1.824497 0.960552
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22
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+
14 3.505682 0.276029 0.717063 0.753906
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23
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+
15 0.646630 0.304942 NaN 4.103226
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24
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+
16 1.762832 1.921788 1.762832 NaN
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25
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+
17 0.741304 2.336323 0.465946 0.617564
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26
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+
18 4.420000 0.255647 0.443567 1.582996
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27
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+
19 0.071301 NaN 0.805804 2.336323
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+
>>> temp = count_res.copy()
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+
>>> temp[temp.columns] =float("NaN")
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+
>>> for column in count_res.columns:
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+
... temp[column] = count_res[column].dropna().reset_index(drop=True)
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+
...
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+
>>> result = temp.dropna(how='all')
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+
>>> print(result)
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+
a1 b1 c1 d1
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+
0 5.384058 0.026853 0.076923 2.716981
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37
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+
1 1.507645 0.435654 1.945513 3.923077
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38
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+
2 0.177189 1.015123 2.516245 0.294964
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39
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+
3 47.000000 5.803681 0.104000 0.018237
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40
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+
4 0.081967 2.991228 1.258297 0.932941
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41
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+
5 0.805804 0.465946 0.045249 0.501319
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42
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+
6 1.565878 2.640625 0.083333 0.443567
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43
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+
7 2.848485 0.626437 0.610422 0.632156
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44
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+
8 0.662539 0.076923 0.457447 0.607256
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45
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+
9 1.760814 0.457447 0.626437 1.708333
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46
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+
10 3.505682 0.276029 1.446903 2.848485
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47
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+
11 0.646630 0.304942 1.824497 0.960552
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48
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+
12 1.762832 1.921788 0.717063 0.753906
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49
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+
13 0.741304 2.336323 1.762832 4.103226
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50
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+
14 4.420000 0.255647 0.465946 0.617564
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+
15 0.071301 NaN 0.443567 1.582996
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+
16 NaN NaN 0.805804 2.336323
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```
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+
でいいですか。
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###### 問題が変わってしまったので、以下は無視してください。
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TheBullchannelさんがやりたいこととpandasのソートに仕様が違っています。
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やりたいことは、以下のコードでできるでしょう。
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