如果A\B\C列没有数据将D列以后的数据移到上一行数据的R列以后 用python写一个脚本

要实现这个功能，你需要首先确保你的数据是以Pandas DataFrame的形式存储在Python中。以下是一个简单的脚本示例，它会查找指定列（A、B、C）是否有缺失值，如果有，则将D列及其后续列移动到该行之前：

import pandas as pd

def move_data_if_missing(df, cols_to_check=['A', 'B', 'C'], target_col='D'):
    # 检查指定列是否有缺失值
    is_missing = df[cols_to_check].isnull().any(axis=1)
    
    # 创建一个新的DataFrame来存放处理后的数据
    processed_df = []

    # 对原始DataFrame按行遍历
    for i, row in df.iterrows():
        if is_missing[i]:  # 列缺失则移动数据
            data_to_move = df.iloc[i+1:].reset_index(drop=True)  # 移动从D列开始的所有列
            combined_row = pd.concat([row.drop(target_col, axis=1), data_to_move], ignore_index=True)
            processed_df.append(combined_row)
        else:
            processed_df.append(row)  # 正常行不需要移动

    # 将处理后的行合并成DataFrame并返回
    return pd.DataFrame(processed_df)

# 示例用法
df = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为你的数据文件路径
new_df = move_data_if_missing(df)
new_df.to_csv('processed_data.csv', index=False)  # 将结果保存为新的CSV文件

在这个脚本中，你需要先根据你的数据集修改`df = pd.read_csv('your_data.csv')`这一行，将路径替换为你实际的CSV文件位置。

注意，这个脚本假设所有需要检查的列都在同一行之后，如果不是这样，可能需要对代码进行调整。