python - 计算 DataFrame 中每一列的第一个非缺失值

Question

我有一个如下所示的 DataFrame:

            1125400  5430095  1095751
2013-05-22   105.24      NaN  6507.58
2013-05-23   104.63      NaN  6393.86
2013-05-26   104.62      NaN  6521.54
2013-05-27   104.62      NaN  6609.31
2013-05-28   104.54    87.79  6640.24
2013-05-29   103.91    86.88  6577.39
2013-05-30   103.43    87.66  6516.55
2013-06-02   103.56    87.55  6559.43

我想计算每列中的第一个非 NaN 值。

作为Locate first and last non NaN values in a Pandas DataFrame指出，可以使用 first_valid_index。不幸的是，它返回第一行，其中至少有一个元素不是 NaN，并且对每列不起作用。

Answer 1

你应该使用 apply有效地将函数应用于每一列(默认)或每一行的函数:

>>> first_valid_indices = df.apply(lambda series: series.first_valid_index())
>>> first_valid_indices
1125400   2013-05-22 00:00:00
5430095   2013-05-28 00:00:00
1095751   2013-05-22 00:00:00

first_valid_indices然后将是包含每一列的 first_valid_index 的系列。

您还可以将 lambda 函数定义为外部的普通函数:

def first_valid_index(series):
    return series.first_valid_index()

然后像这样调用apply:

df.apply(first_valid_index)