pandas 列列表中每行的第一个非空值 [英] First non-null value per row from a list of Pandas columns
本文介绍了 pandas 列列表中每行的第一个非空值的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
如果我在Pandas中有一个DataFrame,看起来像这样:
If I've got a DataFrame in pandas which looks something like:
A B C
0 1 NaN 2
1 NaN 3 NaN
2 NaN 4 5
3 NaN NaN NaN
如何从每一行中获取第一个非空值?例如.对于以上情况,我想获得:[1, 3, 4, None]
(或等效的Series).
How can I get the first non-null value from each row? E.g. for the above, I'd like to get: [1, 3, 4, None]
(or equivalent Series).
推荐答案
这是一种非常麻烦的方法,首先使用first_valid_index
获取有效列,将返回的序列转换为数据框,以便我们调用apply
按行,并使用它索引回原始df:
This is a really messy way to do this, first use first_valid_index
to get the valid columns, convert the returned series to a dataframe so we can call apply
row-wise and use this to index back to original df:
In [160]:
def func(x):
if x.values[0] is None:
return None
else:
return df.loc[x.name, x.values[0]]
pd.DataFrame(df.apply(lambda x: x.first_valid_index(), axis=1)).apply(func,axis=1)
Out[160]:
0 1
1 3
2 4
3 NaN
dtype: float64
编辑
一种更简洁的方法:
In [12]:
def func(x):
if x.first_valid_index() is None:
return None
else:
return x[x.first_valid_index()]
df.apply(func, axis=1)
Out[12]:
0 1
1 3
2 4
3 NaN
dtype: float64
这篇关于 pandas 列列表中每行的第一个非空值的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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