Pandas 数据框中定位第一个和最后一个非NaN值

在本文中，我们将介绍如何在Pandas数据框中定位第一个和最后一个非NaN值。

Pandas 的NaN值

NaN代表“不是一个数字”，它是一种特殊的浮点数值，用于表示缺失值或未定义值。在Pandas中，NaN值非常常见，一般由于数据采集或处理过程中出现了缺失值而导致。

下面是一个包含NaN值的数据框示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, np.nan, 4],
    'B': [5, np.nan, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, np.nan]
})

print(df)

输出结果：

     A    B     C
0  1.0  5.0   9.0
1  2.0  NaN  10.0
2  NaN  7.0  11.0
3  4.0  8.0   NaN

在这个数据框中，我们可以看到有许多NaN值。现在，我们将介绍如何在数据框中定位第一个和最后一个非NaN值。

定位第一个非NaN值

使用first_valid_index方法

Pandas中的Series和DataFrame对象都有一个first_valid_index方法，用于返回第一个非NaN值的索引。

例如，我们可以使用以下代码找到数据框df中每列的第一个非NaN值所对应的行索引：

for col in df.columns:
    idx = df[col].first_valid_index()
    print(col, idx)

输出结果：

A 0
B 0
C 0

可以看到，对于每列中的第一个非NaN值，我们通过first_valid_index方法找到了其所在的行索引。

使用idxmin方法

Series对象还有一个idxmin方法，用于返回最小值的索引。由于NaN值被视为最大值，因此，使用idxmin方法可以找到第一个非NaN值的索引。

例如，我们可以使用以下代码找到数据框df中每列的第一个非NaN值所对应的行索引：

for col in df.columns:
    idx = df[col].idxmin()
    print(col, idx)

输出结果与上面相同：

A 0
B 0
C 0

使用first_valid_index和idxmin的比较

使用first_valid_index方法和idxmin方法可以达到相同的目的，但在某些情况下可能存在不同。例如，如果某列中仅包含NaN值，则first_valid_index方法会返回None，而idxmin方法会返回0。

定位最后一个非NaN值

使用last_valid_index方法

与first_valid_index方法类似，Pandas中的Series和DataFrame对象都有一个last_valid_index方法，用于返回最后一个非NaN值的索引。

例如，我们可以使用以下代码找到数据框df中每列的最后一个非NaN值所对应的行索引：

for col in df.columns:
    idx = df[col].last_valid_index()
    print(col, idx)

输出结果：

A 3
B 3
C 2

可以看到，对于每列中的最后一个非NaN值，我们通过last_valid_index方法找到了其所在的行索引。

使用[::-1]翻转索引的方式

我们还可以翻转索引，然后使用类似于first_valid_index方法的方法找到最后一个非NaN值的索引。例如，以下代码可以找到数据框df中每列的最后一个非NaN值所对应的行索引：

for col in df.columns:
    idx = df[col][::-1].first_valid_index()
    print(col, idx)

输出结果与上面相同：

A 3
B 3
C 2

总结

在本文中，我们介绍了在Pandas数据框中定位第一个和最后一个非NaN值的方法。使用first_valid_index和last_valid_index方法可以非常方便地找到第一个和最后一个非NaN值的索引，而使用idxmin和[::-1].first_valid_index方法也可以实现类似的功能。这些方法对于数据清洗、分析和可视化等工作非常有用，可以帮助我们更好地理解和处理数据。