如何将DataFrame数据放入一个唯一索引中？

Question

我有下一个代码：

data = [{'TpoMoneda': 'UYU'}, {'MntNetoIvaTasaMin': '3825.44'}, {'IVATasaMin': '10.000'}, {'IVATasaBasica': '22.000'}, {'MntIVATasaMin': '382.54'}, {'MntTotal': '4207.98'}, {'MntTotRetenido': '133.90'}, {'CantLinDet': '2'}, {'RetencPercep': None}, {'RetencPercep': None}, {'MontoNF': '0.12'}, {'MntPagar': '4342.00'}]

df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient = 'columns')

我的数据框如下所示：

# TpoMoneda MntNetoIvaTasaMin IVATasaMin  ... RetencPercep MontoNF MntPagar
# 0        UYU               NaN        NaN  ...          NaN     NaN      NaN
# 1        NaN           3825.44        NaN  ...          NaN     NaN      NaN
# 2        NaN               NaN     10.000  ...          NaN     NaN      NaN
# 3        NaN               NaN        NaN  ...          NaN     NaN      NaN
# 4        NaN               NaN        NaN  ...          NaN     NaN      NaN
# 5        NaN               NaN        NaN  ...          NaN     NaN      NaN
# 6        NaN               NaN        NaN  ...          NaN     NaN      NaN
# 7        NaN               NaN        NaN  ...          NaN     NaN      NaN
# 8        NaN               NaN        NaN  ...          NaN     NaN      NaN
# 9        NaN               NaN        NaN  ...          NaN     NaN      NaN
# 10       NaN               NaN        NaN  ...          NaN    0.12      NaN
# 11       NaN               NaN        NaN  ...          NaN     NaN  4342.00
# 
# [12 rows x 11 columns]

我想将所有数据放在一个唯一索引中（1行x 11列），例如：

# TpoMoneda MntNetoIvaTasaMin IvaTasaMin  ... RetencPercep MontoNF MntPagar
# 0      UYU           3825.44     10.000               Nan    0.12  4342.00
# 
# [1 rows x 11 columns]

尽管我英语说得不太好，但我愿意尝试理解别人可以给我的所有解决方案。 谢谢大家！

Answer 1

尝试：

df.dropna(axis=1, how='all').apply(lambda x: x.dropna().to_numpy()).reindex(df.columns, axis=1)