如何在Pandas中将指定索引范围的数据移动到另一目标区域

核心操作逻辑如下：

• 选中源区域的数值，赋值给同等大小的目标区域，赋值时加.values取底层数组，避免Pandas自动索引对齐导致赋值异常
• 清空源区域的内容，即可完成类Excel的区域移动效果

示例代码实现 #

先构造你给出的示例数据表：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(
    data=[
        ['apple', 'pear', 'banana'],
        [np.nan, np.nan, np.nan],
        [np.nan, np.nan, np.nan],
        [np.nan, np.nan, np.nan]
    ],
    columns=['A', 'B', 'C']
)

执行移动操作（将行0列B:C移动到行3列A:B）：

# 用iloc按位置索引选中区域
# 赋值源区域值到目标区域
df.iloc[3:4, 0:2] = df.iloc[0:1, 1:3].values
# 清空源区域
df.iloc[0:1, 1:3] = np.nan

执行后输出的df就是你需要的效果：

A       B       C
0  apple     NaN     NaN
1    NaN     NaN     NaN
2    NaN     NaN     NaN
3   pear  banana     NaN

通用场景适配 #

如果你的DataFrame使用自定义标签索引，用loc按标签选中区域即可：

# 源区域：行标签A1到B1，列标签N1到M1
# 目标区域：行标签A2到B2，列标签N2到M2
df.loc[A2:B2, N2:M2] = df.loc[A1:B1, N1:M1].values
df.loc[A1:B1, N1:M1] = np.nan

注意事项 #

• 源区域和目标区域的行列数量必须完全一致，否则会触发维度不匹配报错
• 如果你需要用空字符串代替NaN作为清空值，把代码中的np.nan替换为''即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Julius Hamilton