如果我有像这样的Pandas Data框架：

0 1 2 3 4 5

1 NaN NaN 1 NaN 1 1

2 1 NaN NaN 1 NaN 1

3 NaN 1 1 NaN 1 1

4 1 1 1 1 1 1

5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN

如何计算每组数据并根据每行中的组数分配值？这样我得到这样的数据框：

0 1 2 3 4 5

1 NaN NaN 1 NaN 2 2

2 1 NaN NaN 2 NaN 3

3 NaN 1 NaN NaN 2 2

4 1 1 1 1 1 1

5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN

解决办法：找到一种简单的方法有点困难

s=df.isnull().cumsum(1) # cumsum get the null

s=s[df.notnull()].apply(lambda x : pd.factorize(x)[0],1)+1 # then we need assign the groukey

df=s.mask(s==0)# and mask 0 as NaN

df

0 1 2 3 4 5

1 NaN NaN 1.0 NaN 2.0 2.0

2 1.0 NaN NaN 2.0 NaN 3.0

3 NaN 1.0 1.0 NaN 2.0 2.0

4 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0

5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN