如何在保持形状和索引的同时获得(快速) DataFrame的第一个非NAN日数值？

要在保持形状和索引的同时获得DataFrame的第一个非NaN值的日期，可以使用pandas库中的一些函数和方法来实现。

首先，我们可以使用ffill()函数来填充NaN值，该函数将使用前一个非NaN值来填充缺失值。然后，我们可以使用first_valid_index()方法来获取第一个非NaN值的索引。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 2, 3, 4, 5],
        'C': [None, None, None, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用ffill()函数填充NaN值
df_filled = df.ffill()

# 获取第一个非NaN值的索引
first_valid_index = df_filled.first_valid_index()

# 获取第一个非NaN值的日期
first_valid_date = df_filled.loc[first_valid_index].name

print("第一个非NaN值的日期为:", first_valid_date)

输出结果将是第一个非NaN值的日期。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的调整。此外，腾讯云并没有直接相关的产品或链接地址与此问题相关。