Если у меня есть серия, которая имеет либо NULL, либо некоторое ненулевое значение. Как я могу найти 1-ю строку, где значение не равно NULL, поэтому я могу сообщить об этом типу данных пользователю. Если значение не равно null, все значения представляют собой один и тот же тип данных в этой серии.
благодаря
Вы можете использовать first_valid_index с выбором по loc:
s = pd.Series([np.nan,2,np.nan])
print (s)
0 NaN
1 2.0
2 NaN
dtype: float64
print (s.first_valid_index())
1
print (s.loc[s.first_valid_index()])
2.0
# If your Series contains ALL NaNs, you'll need to check as follows:
s = pd.Series([np.nan, np.nan, np.nan])
idx = s.first_valid_index() # Will return None
first_valid_value = s.loc[idx] if idx is not None else None
print(first_valid_value)
None
Для ряда это вернет первое нулевое значение:
Создание серий s:
s = pd.Series(index=[2,4,5,6], data=[None, None, 2, None])
который создает эту серию:
2 NaN
4 NaN
5 2.0
6 NaN
dtype: float64
Вы можете получить первое значение, отличное от NaN, используя:
s.loc[~s.isnull()].iloc[0]
который возвращается
2.0
Если у вас, с другой стороны, есть такой кадр данных:
df = pd.DataFrame(index=[2,4,5,6], data=np.asarray([[None, None, 2, None], [1, None, 3, 4]]).transpose(),
columns=['a', 'b'])
который выглядит следующим образом:
a b
2 None 1
4 None None
5 2 3
6 None 4
вы можете выбрать для каждого столбца первое ненулевое значение, используя это (для столбца a):
df.a.loc[~df.a.isnull()].iloc[0]
или если вы хотите, чтобы первая строка не содержала значений Null в любом месте, где вы можете использовать:
df.loc[~df.isnull().sum(1).astype(bool)].iloc[0]
Что возвращает:
a 2
b 3
Name: 5, dtype: object