python - 获取已排序的 numpy 矩阵或 pandas 数据帧的最后一个非 nan 索引

Question

给定一个像这样的 numpy 数组(或 pandas 数据框):

import numpy as np

a = np.array([
[1,      1,      1,    0.5, np.nan, np.nan, np.nan],
[1,      1,      1, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
[1,      1,      1,    0.5,   0.25,  0.125,  0.075],
[1,      1,      1,   0.25, np.nan, np.nan, np.nan],
[1, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan],
[1,      1,    0.5,    0.5, np.nan, np.nan, np.nan]
])

我希望最有效地检索每一行中的最后一个非 nan 值，因此在这种情况下，我会寻找一个返回如下内容的函数:

np.array([3,
          2,
          6,
          3,
          0,
          3])

我可以尝试 np.argmin(a, axis=1) - 1，但这至少有两个不受欢迎的属性 - 对于不以 nan 结尾的行，它会失败(dealbreaker)并且它不会“惰性评估”并在达到给定行中的最后一个非 nan 值后停止(这与“必须正确”条件无关紧要)。

我想有一种方法可以用 np.where 做到这一点，但是除了计算每一行的所有元素之外，我看不到一种明显优雅的方法来重新排列输出以获得每行的最后一个索引:

>>> np.where(np.isnan(a))
(array([0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 5, 5, 5]),
 array([4, 5, 6, 3, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 4, 5, 6]))

Answer 1

此解决方案不需要对数组进行排序。它只返回轴 1 上的最后一个非 nan 项。

(~np.isnan(a)).cumsum(1).argmax(1)