Pandas - 在列中找到第一个非空值

Question

如果我有一个包含 NULL 或一些非空值的系列，如何查找第一个值不为空的行，以便将数据类型报告给用户。如果该值为非空，则该系列中所有值的数据类型相同。

- code base 5000

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重复：https://dev59.com/N2Ag5IYBdhLWcg3wrMl5 - EdChum

Answer 1

你可以使用 first_valid_index 与 loc 进行选择：

s = pd.Series([np.nan,2,np.nan])
print (s)
0    NaN
1    2.0
2    NaN
dtype: float64

print (s.first_valid_index())
1

print (s.loc[s.first_valid_index()])
2.0

# If your Series contains ALL NaNs, you'll need to check as follows:

s = pd.Series([np.nan, np.nan, np.nan])
idx = s.first_valid_index()  # Will return None
first_valid_value = s.loc[idx] if idx is not None else None
print(first_valid_value)
None

- jezrael

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如果系列包含重复的索引值，则s.loc[idx]实际上会返回一个系列。@jezrael，您认为是否有一个好的通用解决方案，也适用于这种情况，或者在first_valid_value类型上进行条件判断是不可避免的？ - stav

@Stav - 这不是一个容易的问题，或许最好发表一个新的问题。 - jezrael

@jezrael 对于最后一个有效值，您只需反转序列并使用相同的函数即可吗？ - jtlz2

@jtlz2 - 使用 last_valid_index - jezrael

Answer 2

对于一个序列，这将返回第一个非空值：

创建序列s：

s = pd.Series(index=[2,4,5,6], data=[None, None, 2, None])

创建这个Series的函数是：

2    NaN
4    NaN
5    2.0
6    NaN
dtype: float64

你可以通过以下方式获取第一个非 NaN 值：

s.loc[~s.isnull()].iloc[0]

返回

2.0

如果你有一个像这样的dataframe：

df = pd.DataFrame(index=[2,4,5,6], data=np.asarray([[None, None, 2, None], [1, None, 3, 4]]).transpose(), 
                  columns=['a', 'b'])

看起来像这样：

    a       b
2   None    1
4   None    None
5   2       3
6   None    4

使用此方法（针对列a），可以选择每列的第一个非空值：

df.a.loc[~df.a.isnull()].iloc[0]

如果你想要第一行中任何地方都没有Null值，你可以使用以下代码：

df.loc[~df.isnull().sum(1).astype(bool)].iloc[0]

返回：

a    2
b    3
Name: 5, dtype: object

- PdevG

Answer 3

您也可以使用get方法。

(Pdb) type(audio_col)
<class 'pandas.core.series.Series'>
(Pdb) audio_col.first_valid_index()
19
(Pdb) audio_col.get(first_audio_idx)
'first-not-nan-value.ogg'

- Daniil Mashkin