如何提取DataFrame每行最后N个非空单元格并筛选指定字符内容

任务1：提取每行最后3个非空单元格 #

实现思路 #

遍历DataFrame的每一行，先过滤空值，再截取最后3个元素；若该行非空元素不足3个，用空值补全至3个，最后整理成指定结构的结果表。

代码实现 #

import pandas as pd
import numpy as np

# 模拟原始数据（替换为你的实际数据即可）
raw_data = {
    "水果1": ["Apple", "Pear", "Orange", "Mango"],
    "水果2": ["Banana", np.nan, "Grape", np.nan],
    "水果3": ["Grape", np.nan, "Peach", "Guava"],
    "水果4": [np.nan, np.nan, "Plum", np.nan],
    "水果5": [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]
}
df = pd.DataFrame(raw_data)

# 定义函数提取每行最后3个非空值
def extract_last_three(row):
    non_null_vals = row.dropna().tolist()
    # 截取最后3个，不足则补空值
    target_vals = non_null_vals[-3:]
    return target_vals + [np.nan] * (3 - len(target_vals))

# 生成结果表
result_task1 = df.apply(extract_last_three, axis=1, result_type="expand")
result_task1.columns = ["最后第3个", "最后第2个", "最后第1个"]
print(result_task1)

预期输出 #

任务2：筛选包含字符G或P的水果数据 #

实现思路 #

有两种常见处理方式：一是提取所有非空水果数据后，筛选名称含G或P（不区分大小写）的条目；二是直接筛选原始DataFrame中至少有一个符合条件水果的行，按需选择即可。

代码实现 #

# 方式1：提取所有符合条件的水果条目
all_non_null_fruits = df.stack().reset_index(drop=True)
filtered_fruits = all_non_null_fruits[all_non_null_fruits.str.contains(r'[GP]', case=False)]
result_task2 = pd.DataFrame(filtered_fruits, columns=["符合条件的水果"])

# 方式2：筛选原始DataFrame中至少有一个符合条件水果的行
def has_target_char(row):
    non_null_vals = row.dropna().tolist()
    return any('G' in fruit.upper() or 'P' in fruit.upper() for fruit in non_null_vals)

filtered_rows = df[df.apply(has_target_char, axis=1)]

预期输出（方式1） #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Storm