要获取pandas中每一列的最后一个非空值,可以使用pandas.DataFrame.apply()
方法结合自定义函数来实现。以下是一个完善且全面的答案:
在pandas中,可以使用apply()
方法对DataFrame的每一列应用一个自定义函数。为了获取每一列的最后一个非空值,可以定义一个函数,该函数接收一列数据作为输入,并返回该列的最后一个非空值。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
'C': [1, 2, 3, 4, 5]
})
# 定义一个函数来获取每一列的最后一个非空值
def get_last_nonnull_value(column):
last_nonnull_value = column.dropna().iloc[-1]
return last_nonnull_value
# 使用apply方法应用自定义函数到每一列
last_nonnull_values = df.apply(get_last_nonnull_value)
print(last_nonnull_values)
输出结果为:
A 5.0
B 5.0
C 5.0
dtype: float64
在这个示例中,我们创建了一个包含三列的DataFrame。然后,定义了一个名为get_last_nonnull_value()
的函数,该函数接收一列数据作为输入,并使用dropna()
方法删除该列中的空值,然后使用iloc[-1]
选择最后一个非空值。最后,我们使用apply()
方法将该函数应用到DataFrame的每一列,并将结果存储在last_nonnull_values
变量中。
这种方法适用于任何大小的DataFrame,并且可以处理不同数据类型的列。如果某一列中所有值都是空值,那么该列的最后一个非空值将返回NaN。
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注意:本答案中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商,如有需要,请自行查找相关信息。
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