我应该如何返回pandas数据框每列的最后一个非NaN值的行索引位置,并将这些位置作为pandas数据框返回?
notnull
,特别是idxmax
函数,获取非NaN
值的索引值。In [22]:
df = pd.DataFrame({'a':[0,1,2,NaN], 'b':[NaN, 1,NaN, 3]})
df
Out[22]:
a b
0 0 NaN
1 1 1
2 2 NaN
3 NaN 3
In [29]:
df[pd.notnull(df)].idxmax()
Out[29]:
a 2
b 3
dtype: int64
编辑
正如@Caleb所正确指出的那样,您可以使用专为此设计的last_valid_index
函数:
In [3]:
df = pd.DataFrame({'a':[3,1,2,np.NaN], 'b':[np.NaN, 1,np.NaN, -1]})
df
Out[3]:
a b
0 3 NaN
1 1 1
2 2 NaN
3 NaN -1
In [6]:
df.apply(pd.Series.last_valid_index)
Out[6]:
a 2
b 3
dtype: int64
>>> df = pd.DataFrame({
'a':[5,1,2,NaN],
'b':[NaN, 6,NaN, 3]})
>>> df
a b
0 5 NaN
1 1 6
2 2 NaN
3 NaN 3
>>> df.apply(lambda column: column.dropna().index[-1])
a 2
b 3
dtype: int64
解释:
df.apply
在此上下文中将一个函数应用于数据帧的每一列。我传递给它一个接受列作为参数并返回该列最后一个非空索引的函数。
last_valid_index
是正确的方法。 - EdChumfirst_valid_index
。 - EdChum