pandasを用いてフラグがついている列が先頭になるように行ごとにシフトする

やりたい処理は、すべての行でフラグ1が先頭にくるようにシフトしたい。

うまいやり方かどうかわからないけど、一応うまくいっているような気がする。

サンプルコード

import numpy as np
from numpy import nan
import pandas as pd
import warnings 
warnings.filterwarnings("ignore") # 実行に関係のない警告を非表示

# 左からゼロパディング
columns_list = ["a_{0:02d}".format(i) for i in range(0, 12)]

value_arr = np.array([[nan, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], 
                      [nan, nan, 1, 0, 0, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan], 
                      [nan, nan, nan, 1, 0, 0, 0, nan, nan, nan, nan, nan] 
                     ])

時系列のデータを想定したDataFrameを作成。

フラグが1になるカラムが行ごとにバラバラなので、すべての行で先頭のカラムが1になるようにシフトしたい。

df = pd.DataFrame(value_arr, columns=columns_list)
df

	a_00	a_01	a_02	a_03	a_04	a_05	a_06	a_07	a_08	a_09	a_10	a_11
0	NaN	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
1	NaN	NaN	1.0	0.0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2	NaN	NaN	NaN	1.0	0.0	0.0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

行ごとに処理を行う。

1. 各行ごとにフラグ1がくるインデックスを取得して、その分だけ左方向にシフトする（作成されるのはSeries)

2. 作成されたseriesを行方向に結合する

3. 結合してできたDataFrameをtransposeして元のDataframeと形を揃える。

se_concat = pd.concat([df.ix[i].shift(val) for i, val 
                       in enumerate([-np.where(value_arr == 1)[1][j] 
                                     for j in range(len(df))])], axis=1)
se_concat.T

	a_00	a_01	a_02	a_03	a_04	a_05	a_06	a_07	a_08	a_09	a_10	a_11
0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	NaN
1	1.0	0.0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN
2	1.0	0.0	0.0	0.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN

参考にした書籍・サイト

Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

<Python, pandas> 縦にずらす。