Excel 复制粘贴方式 Python

Question

我有如下数据框

df = pd.DataFrame([[3,2,1],[4,5,6],[10,20,30]], columns = ['A','B','C'])

    A   B   C
0   3   2   1
1   4   5   6
2  10  20  30

python 中有什么方法可以模仿 excel 中的复制和粘贴功能吗？例如我想复制粘贴第0行A列和B列并将它们粘贴到第0行B列和C列，这样它将变成

    A   B   C
0   3   3   2
1   4   5   6
2  10  20  30

在一个小数据框中，我可以使用：

df.loc[0,'C'] = df.loc[0,'B']
df.loc[0,'B'] = df.loc[0,'A']

但是我的原始数据框很大，我不想一个一个地做这个。我也在尝试做：

df.loc[0,['A','B']] = df.loc[0,['B','C']]

但是我在第 0 行第 A 列的数据变成了 NaN。

那么有没有一种方法可以做一些类似于在 excel 中复制粘贴到 python 中的事情（简单地阻止一系列数据，复制它们并将它们粘贴到另一个现有数据之上）？谢谢

Answer 1

这在大多数情况下感觉像是个坏主意，但如果这是您真正想要做的，您可以使用 .iloc 按数字寻址列并移动它们：

In [56]: df.iloc[0, 1:] = df.iloc[0, :-1].values

In [57]: df
Out[57]:
    A   B   C
0   3   3   2
1   4   5   6
2  10  20  30

Answer 2

df.loc[0, ['B', 'C']] = df.loc[0, ['A', 'B']].to_numpy()

您可以通过多种方式使用 shift。这只是一个。

df.update(df.shift(axis=1)[['B', 'C']])

出于我不满意的原因，您可以提供 fill_value 到 shift 以保留整数 dtype

df.update(df.shift(axis=1, fill_value=0)[['B', 'C']])

Excel Copy Paste Way in Python