根据每行的计算条件设置列值

Question

I have a empty dataframe as

columns_name = list(str(i) for i in range(10))
dfa = pd.DataFrame(columns=columns_name, index=['A', 'B', 'C', 'D'])
dfa['Count'] = [10, 6, 9, 4]

	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	Count
A	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	10
B	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	6
C	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	9
D	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	4

I want to replace Nan values with a symbol with the difference of max(Count) - Current(max) . So, the final result will look like.

	0	1	2	3	4	5	6	7	8	9	Count
A	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	10
B	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	-	-	-	-	6
C	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	-	9
D	NaN	NaN	NaN	NaN	-	-	-	-	-	-	4

I am stuck at

dfa.at[dfa.index, [str(col) for col in list(range(dfa['Count'].max() - dfa['Count']))]] = '-'

and getting KeyError: 'Count'

Answer 1

Actually, your this part of the code dfa.at[dfa.index, [str(col) for col in list(range(dfa['Count'].max() - dfa['Count']))]] = '-' has issue.

Just try to create the list which you are trying to use inside comprehension

list(range(dfa['Count'].max() - dfa['Count']))

It'll throw TypeError

If you notice, you'll figure out that (dfa['Count'].max() - dfa['Count']) will give following series :

A    0
B    4
C    1
D    6

And since you're trying to pass a series to python's range function, it will throw the error.

One possible solution might be:

for index, cols in zip(dfa.index, [list(map(str, col)) for col in (dfa).apply(lambda x: list(range(x['Count'], dfa['Count'].max())), axis=1).values]):
    dfa.loc[index, cols] = '-'

OUTPUT :

Out[315]: 
     0    1    2    3    4    5    6    7    8    9  Count
A  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN     10
B  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN    -    -    -    -      6
C  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN    -      9
D  NaN  NaN  NaN  NaN    -    -    -    -    -    -      4

Answer 2

Broadcasting is also an option:

import pandas as pd
import numpy as np

columns_name = list(str(i) for i in range(10))
dfa = pd.DataFrame(columns=columns_name, index=['A', 'B', 'C', 'D'])
dfa['Count'] = [10, 6, 9, 4]

# Broadcast based on column index (Excluding Count)
m = (
        dfa['Count'].to_numpy()[:, None] == np.arange(0, dfa.shape[1] - 1)
).cumsum(axis=1).astype(bool)
# Grab Columns To Update
non_count_columns = dfa.columns[dfa.columns != 'Count']
# Update based on mask
dfa[non_count_columns] = dfa[non_count_columns].mask(m, '-')

print(dfa)

Output:

     0    1    2    3    4    5    6    7    8    9  Count
A  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN     10
B  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN    -    -    -    -      6
C  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN    -      9
D  NaN  NaN  NaN  NaN    -    -    -    -    -    -      4