首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何从第一个非nan值开始获取df?

从第一个非NaN值开始获取df,可以使用pandas库中的first_valid_index()方法来实现。

首先,导入pandas库:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

假设我们有一个DataFrame对象df,其中包含了一些NaN值:

代码语言:txt
复制
df = pd.DataFrame({'A': [NaN, NaN, 1, 2, 3],
                   'B': [NaN, 5, 6, NaN, 8],
                   'C': [NaN, NaN, NaN, NaN, 12]})

要从第一个非NaN值开始获取df,可以使用first_valid_index()方法来查找第一个非NaN值的索引,然后使用该索引来获取df:

代码语言:txt
复制
first_valid_index = df.first_valid_index()
result_df = df.loc[first_valid_index:]

这样,result_df就是从第一个非NaN值开始的df。

关于pandas库的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的产品介绍链接地址:腾讯云-数据分析与人工智能-数据处理与分析-Pandas

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

MYSQL 8 metadata开始如何获得语句由于获取锁失败的错误

p.time and i.trx_mysql_thread_id not in (connection_id(),p.id); 通过这个方式可以将长时间等待metadata lock 不工作的事务数据库中找出来...那么下面有一个问题,如果对一个表的锁定的解锁顺序是如何的,当我们针对一个表进行了 X锁的加持,后面我们先进行了一个插入的操作,然后在进行对表的rename的操作, 此时真正的顺序应该是 1 X 锁定标...MYSQL 8.013后MYSQL prepare 事务的问题,在客户端和数据库失联的情况下,用户的prepare状态会被保持直到XA_COMMIT 或者 XA_ROLLBACK 除了这个问题以外,就是关于如何发现曾经...MYSQL 5.X我们都是去找到ERROR LOG ,里面去找寻可能发生的信息,但是MYSQL 8 我们在performance_schema 中已经有了 events_errors 系列,这些表可以让你各个层面来了解...发生过全表扫描的情况 select * from events_errors_summary_by_user_by_error where last_seen is not null; 以上的这个表,主要是访问数据库的用户的角度来出发

1.9K30

一文入门数分三剑客--Numpy、Pandas、Matplotlib

max/ min 获取数组当中的最大最小 import numpy as np a= np.array([1,2,3]) print(a.min()) print(a.max()) print(a.sum...首先,让我们 sine (正弦函数)开始,下面用到的模块 Matplotlib 我们会在下面介绍 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...(数字),2004 年晚些时候,这两个都可用,所以它打印了各自的 Concatenation Concatenation 是将 DataFrame 粘合在一起的操作, 我们可以选择要串联的维度。...2.0 2008 NaN NaN NaN 60.0 67.0 3.0 Change the index 我们来改变 DataFrame 的索引 import pandas...现在,bin 指的是划分为一系列区间的范围,通常创建的 bin 大小相同,在下面的代码中,我以 10 的间隔创建了 bin,这就说明第一个 bin 包含 0 到 9 的元素,然后是 10 到 19,

2.3K20

JS中一定要了解的数据类型和数据转换

== NaN; // false ---> NaN 注意:这是JS中一个特殊的表示,NaN表示不等于任何.这个数值表示本来要返回数值的操作数未返回数值的情况(这样就不会抛出错误了)。...0 NaN // Number()可以把任意转换成数值,如果要转换的字符串中有一个不是数值的字符,返回NaN String: String(1234); // "1234" String(...遇到第二个.或者数字结束 // 如果解析的内容里只有整数,解析成整数 parseInt() var a = parseInt('1.2df'); // var b = parseInt(1);...NaN NaN // 如果第一个字符是数字会解析,直到遇到数字结束 // 如果第一个字符不是数字或者符号就返回NaN 2.3 字符串特别说明 **1.... 如何打印一下字符串: var s = '我很喜欢 \"雷锋 \'的精神\' \"'; console.log(s); 字符串长度 length属性用来获取字符串的长度 var

98800

「Python」用户消费行为分析

, In [6]: df['month'] = df['date'].astype('datetime64[M]') 注意看这里这里date(用户消费时间列)中获取月份的方式,并没有使用: In [7...那么如何实现统计每个月内有多少顾客(无重复,比如一个顾客一个月内来了10次店里消费,也按成一次处理)来过店里呢,这就需要分组后做一次去重操作。...') #复购用户:1;复购的消费用户: 0;自然月没有消费记录的用户: NAN user_repurchase_rate = user_repurchase_rate.applymap(lambda...回购用户:本月消费了,上个月也消费了,记为1;回购用户:本月消费了,但是上个月未消费,记为0;本月未消费,记为NaN。...every_month_status.append(0) # 记为回购用户 else: # 第一个月未消费 every_month_status.append(np.NaN

96810

pandas 缺失数据处理大全(附代码)

所有数据和代码可在我的GitHub获取: https://github.com/xiaoyusmd/PythonDataScience 一、缺失类型 在pandas中,缺失数据显示为NaN。...了解了缺失的几种形式后,我们要知道如何判断缺失。...除了用前后来填充,也可以用整个列的均值来填充,比如对D列的其它缺失的平均值8来填充缺失。...六、缺失删除 删除缺失情况,比如是全删除还是删除比较高缺失率,这个要看自己的容忍程度,真实的数据必然会存在缺失的,这个无法避免。...这个用法和其它比如value_counts是一样的,有的时候需要看缺失的数量。 以上就是所有关于缺失的常用操作了,理解缺失的3种表现形式开始,到缺失判断、统计、处理、计算等。

2.3K20

Pandas_Study02

首先,可以通过isnull 和 notnull 方法查看有哪些NaN,这两个方法返回的布尔,指示该是否是NaN,结合sum 方法可以获取每列空的数目以及总数。...= 2)) # axis=1按列操作,thresh 指示这一列或行中有两个或以上的NaN 的行或列被保留 通过布尔判断,也是可以实现删除 NaN 的功能。...print(df.e[df.e.notnull()]) print(df.e.dropna()) 2. 填充NaN 一般情况下直接将NaN删除或许并不是最好的选择因此可以通过将NaN进行填充。...,会最近的那个NaN开始将之后的位置全部填充,填充的数值为列上保留数据的最大最小之间的浮点数值。...= pd.DataFrame(val, idx) # 第一个以字典形式确定要替换被的元素,key为元素所在行,value为待替换数值,第二个参数是替换成的 df.replace({"name" :

18410

合并Pandas的DataFrame方法汇总

为了更好地说明它们是如何工作的,需要交换DataFrames的位置,并为“左联接”和“外联接”创建两个新变量: df_left = pd.merge(df2, df1, how='left', indicator...example.com/img/id007.jpg 正如前面提到的,concat()可以在水平和竖直(0轴和1轴)方向上合并,要按列(即在1轴方向上合并)将两个DataFrames连接在一起,要将axis默认...这样,就要保留第一个DataFrame中的所有缺失,同时用第二个DataFrame可用的缺失(如果有这样的缺失)替换第一个DataFrame中的所有NaN。...) 方法只会按索引顺序替换NaN,并且会保留第一个DataFrame中所有缺失的: COL 1 COL 2 COL 3 0 X X NaN 1 X O...X 2 O X X 另一方面,如果想用 df_second中相应的(不管它们是否为NaN)覆盖df_first中的,可以使用 update()方法。

5.7K10

Python 数据科学入门教程:Pandas

这些数据中至少有一部分是我们想要的,看起来第一个数据帧是一个很好的开始。...all需要该行中的所有数据为NaN,才能将其删除。 你也可以选择any,然后设置一个阈值。 该阈值将要求存在许多na,才能接受该行。 更多信息,请参阅dropna的Pandas文档。...把它看作是一个扫描动作,其中你可以过去获取数据,将其转移到缺失的数据中。 任何缺失数据的情况都会以最近的缺失数据填入。...正因为如此,很多人会做的是获取任何NaN数据,并用-99999的代替它。这是因为在数据预处理之后,通常需要将所有特征转换为-1到1的范围。...我们说这个子图的网格是2×1(高 2,宽 1),那么我们说ax10,0开始,ax21,0开始,它和ax1共享x轴。 这使我们可以放大一个图形,而另一个图形也放大到同一点。

9K10

pandas入门①数据统计

,6,8]) s = pd.Series([1,3,5,np.nan,6,8]) s Out[4]: 0 1.0 1 3.0 2 5.0 3 NaN 4 6.0...JSON格式的字符串导入数据 pd.read_html(url):解析URL、字符串或者HTML文件,抽取其中的tables表格 pd.read_clipboard():你的粘贴板获取内容,并传给read_table...s.iloc[0]:按位置选取数据 s.loc['index_one']:按索引选取数据 df.iloc[0,:]:返回第一行 df.iloc[0,0]:返回第一列的第一个元素 查看第四行数据 df.loc...():查看数据列的汇总统计 df.mean():返回所有列的均值 df.corr():返回列与列之间的相关系数 df.count():返回每一列中的的个数 df.max():返回每一列的最大...df.min():返回每一列的最小 df.median():返回每一列的中位数 df.std():返回每一列的标准差

1.5K20

Pandas_Study01

取值,根据需要 money_series.iloc[[3, 0]] # 取第四个第一个 """ d 5 a 200 Name: money, dtype: int64 """ 上面是根据序号进行取值...获取到dataframe 数据的方式 # 目前一般而言,获取到最多的方式就是 读取文件获取 # read_csv, read_excel等方法 可以 csv等文本文件 或 excel 文件读取数据...dataframe 的常用属性 1. columns 属性 获取df 的列标签(列索引) 2. shape 属性 获取df 的形状,即几行几列 3. size 属性 获取df 的value的个数 4....3. count() 方法 统计series中非nan,即计数。 4. sort_index() 和 sort_values() 方法 按索引排序 或 按数值排序,默认升序排列。...mean 求均值,同时有skipnan参数可选是否忽略nan。 2. describe() 方法 可获取一系列的统计信息,包含最大最小,标准差,计数等统计信息。

17210

Python 数据分析(PYDA)第三版(五)

NA 的累积最小和最大 cumsum NA 的累积和 cumprod NA 的累积乘积 first, last 首个和最后一个 NA mean NA 的均值 median...例如,nsmallest Series 方法数据中选择请求的最小数量的。虽然nsmallest没有明确为 GroupBy 实现,但我们仍然可以使用它与优化的实现。...实验或经过的时间 每个时间戳都是相对于特定开始时间的时间度量(例如,自放入烤箱以来每秒烘烤的饼干的直径), 0 开始。...月份周日期 一个有用的频率类是“月份周”,WOM开始。...在接下来的章节中,我们将展示如何开始使用建模库,如 statsmodels 和 scikit-learn。 对于closed和label的默认选择可能对一些用户来说有点奇怪。

8400

Pandas 2.2 中文官方教程和指南(八)

原文:pandas.pydata.org/docs/ 数据结构简介 原文:pandas.pydata.org/docs/user_guide/dsintro.html 我们将从一个快速、全面的概述开始...简而言之,ExtensionArray 是一个围绕一个或多个具体数组的薄包装器,比如一个numpy.ndarray. pandas 知道如何获取一个ExtensionArray并将其存储在一个Series...其余的命名元组(或元组)只是被解包,它们的被提供给 `DataFrame` 的行。 如果任何一个元组比第一个 `namedtuple` 短,则相应行中的后续列将被标记为缺失。...pandas 知道如何获取一个 ExtensionArray 并将其存储在一个 Series 或 DataFrame 的列中。详情请参阅 dtypes。...剩余的命名元组(或元组)只是简单地解包,它们的被输入到DataFrame的行中。如果任何一个元组比第一个namedtuple短,那么相应行中后面的列将被标记为缺失

23400

pandasNote1

import Series, DataFrame Series创建 基本知识 类似于一维数组的对象 由一组数据(各种Numpy数据类型)和数据标签(索引)组成 左边索引,右边数值; 不指定索引的话,自动0...2003 Nevada 3.2 NaN DF操作1 1、查看DF中有哪些列属性columns和索引index 2、查看DF中的所有数据values,通过属性的方式 3、查看DF中的部分数据 查看列数据...--- DF操作2(重点) 1、 创建不存在的列:只能通过字典标记的形式 2、创建布尔型数据 如何创建一列布尔(T/F)的数据 如何创建一个新的属性数据 3、删除数据del 4、嵌套字典形式创建DF...数据 外层作为列索引 内层作为行索引 5、DF转置T 6、DF中传入S型数据 7、设置DF的columns和index属性的name属性 创建数据 如何创建一列布尔(T/F)的数据 如何创建一个新的属性数据...2001 1.7 2.4 # 获取DF中的所有数据 frame2.values array([[2000, 'Ohio', 1.5, 1.2], [2001, 'Ohio', 1.7,

1.2K20

Pandas图鉴(二):Series 和 Index

缺失的 start(end) 就是系列的开始(到结束)。步骤参数允许用s.iloc[::2]来引用偶数行,用s['Paris':'Oslo':-1]来获取反向顺序的元素。...对于数字标签来说,这有点显而易见:为什么(以及如何)Pandas在删除一行后,会重新标记所有后续的行?对于数字标签,答案就有点复杂了。...原理上讲,如下图所示: 一般来说,需要保持索引的唯一性。例如,在索引中存在重复的时,查询速度的提升并不会提升。...索引中的任何变化都涉及到旧的索引中获取数据,改变它,并将新的数据作为一个新的索引重新连接起来。...不要对具有唯一索引的系列使用算术运算。 比较 对有缺失的数组进行比较可能很棘手。

23020

Pandas对DataFrame单列多列进行运算(map, apply, transform, agg)

1.单列运算 在Pandas中,DataFrame的一列就是一个Series, 可以通过map来对一列进行操作: df['col2'] = df['col1'].map(lambda x: x**2)...可以使用另外的函数来代替lambda函数,例如: define square(x): return (x ** 2) df['col2'] = df['col1'].map(square)...col2'].transform(lambda x: x.sum() + x.count()) df['col1'].map(sumcount) 对col1进行一个map,得到对应的col2的运算...2.907274 函数 说明 count 分组中非Nan的数量 sum Nan的和 mean Nan的平均值 median Nan的算术中间数 std,var 标准差、方差 min,max...Nan的最小和最大 prob Nan的积 first,last 第一个和最后一个Nan 到此这篇关于Pandas对DataFrame单列/多列进行运算(map, apply, transform

14.9K41
领券