python - 在 Pandas DataFrame 的每一行中找到第一个非零值

Question

我有一个 Pandas 数据框:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[0.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0],
                   [1.0, 0.0, 1.0, 3.0, 1.0, 1.0, 7.0, 0.0],
                   [0.0, 0.0, 13.0, 14.0, 15.0, 16.0, 17.0, 18.0]
                  ]
                  , columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'])

     A    B     C     D     E     F     G     H
0  0.0  2.0   3.0   4.0   5.0   6.0   7.0   8.0
1  1.0  0.0   1.0   3.0   1.0   1.0   7.0   0.0
2  0.0  0.0  13.0  14.0  15.0  16.0  17.0  18.0

我想返回每行中第一个非零值的系列(不是列表)。这目前有效，但 lookup 返回列表而不是系列(我知道我可以将列表转换为系列)但我假设有更好的方法:

first_nonzero_colnames = (df > 0).idxmax(axis=1, skipna=True)
df.lookup(first_nonzero_colnames.index, first_nonzero_colnames.values)

[  2.   1.  13.]

我可以使用 .apply 但我想避免它。

Answer 1

试试这个:

res = df[df != 0.0].bfill(axis=1)['A']

我所做的就是用 nan 替换所有非零值，然后从右边填充它们，这会强制第一列中的所有结果值成为第一个非零值在行中。

或者，按照@piRSquared 的建议，一种更快的方法:

df.replace(0, np.nan).bfill(1).iloc[:, 0]