Pandas DataFrame - Methode für den ersten gültigen Index

Einführung

In diesem Lab werden wir lernen, wie man die first_valid_index()-Methode in der Pandas-Bibliothek in Python verwendet. Diese Methode ermöglicht es uns, den Index des ersten nicht NULL-Werts in einem DataFrame zu finden.

Tipps für die VM

Nachdem der VM-Start abgeschlossen ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund von Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.

Skills Graph

Erstellen eines DataFrames mit NULL-Werten

Lassen Sie uns beginnen, indem wir ein DataFrame mit einigen NULL-Werten erstellen. Wir werden den Wert np.nan aus der NumPy-Bibliothek verwenden, um NULL-Werte zu repräsentieren. Hier ist ein Beispiel dafür, wie man ein DataFrame mit NULL-Werten erstellt:

#importing pandas as pd
import pandas as pd
#importing numpy as np
import numpy as np

df = pd.DataFrame([[np.nan, np.nan, np.nan], [np.nan, 2, 5], [1, 3, 4], [np.nan, 3, np.nan], [2, 8, 0], [7, 5, 4]], columns=list('ABC'))
print("-----The DataFrame is-----")
print(df)

Finden des Index des ersten nicht NULL-Werts

Wir können die first_valid_index()-Methode verwenden, um den Index des ersten nicht NULL-Werts im DataFrame zu finden. Hier ist ein Beispiel dafür, wie man die first_valid_index()-Methode verwendet:

print("Index for first non-null value is:", df.first_valid_index())

Umgang mit einem DataFrame mit allen NULL-Werten

Wenn alle Elemente im DataFrame NULL sind, wird die first_valid_index()-Methode None zurückgeben. Hier ist ein Beispiel dafür, wie man mit einem DataFrame mit allen NULL-Werten umgeht:

df = pd.DataFrame([[np.nan, np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan, np.nan]], columns=list('ABC'))
print("-----The DataFrame is-----")
print(df)
print("Index for first non-null value is:", df.first_valid_index())

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir gelernt, wie man die first_valid_index()-Methode in der Pandas-Bibliothek verwendet, um den Index des ersten nicht NULL-Werts in einem DataFrame zu finden. Wir haben Beispiele gesehen, wie man ein DataFrame mit NULL-Werten erstellt, wie man den Index des ersten nicht NULL-Werts mit der first_valid_index()-Methode findet und wie man mit einem DataFrame umgeht, das ausschließlich aus NULL-Werten besteht. Diese Methode ist nützlich, wenn man mit fehlenden Daten in einem DataFrame arbeitet.