Método last_valid_index de DataFrame de Pandas

Introducción

El método last_valid_index() en pandas se utiliza para obtener el índice del último valor no nulo/NaN en un DataFrame. Devuelve un valor escalar que representa el índice. Si todos los elementos son no nulos/NaN, devuelve None. Si el DataFrame está vacío, también devuelve None. Este método es útil para encontrar la posición del último valor no nulo/NaN en un DataFrame.

Consejos sobre la VM

Una vez finalizada la inicialización de la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje sus comentarios después de la sesión y lo resolveremos rápidamente para usted.

Crear un DataFrame con valores nulos

Primero, creemos un DataFrame con valores nulos utilizando el valor np.nan y la biblioteca pandas. Este DataFrame también tendrá algunos valores no nulos/NaN.

## Importando pandas como pd
import pandas as pd
## Importando numpy como 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("-----El DataFrame es-----")
print(df)

Obtener el índice del último valor no nulo/NaN

A continuación, usaremos el método last_valid_index() en el DataFrame para obtener el índice del último valor no nulo/NaN.

print("Índice para el último valor no nulo/NaN es:", df.last_valid_index())

Crear un DataFrame con solo valores nulos

Ahora, creemos otro DataFrame con solo valores nulos utilizando el valor np.nan y la biblioteca pandas.

## Importando pandas como pd
import pandas as pd
## Importando numpy como np
import numpy as np

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

Obtener el índice del último valor no nulo/NaN en el segundo DataFrame

Del mismo modo, usaremos el método last_valid_index() en este DataFrame para obtener el índice del último valor no nulo/NaN.

print("Índice para el último valor no nulo/NaN es:", df.last_valid_index())

Crear un DataFrame con solo valores nulos

Por último, creemos nuevamente un DataFrame con solo valores nulos utilizando el valor np.nan y la biblioteca pandas.

## Importando pandas como pd
import pandas as pd
## Importando numpy como np
import numpy as np

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("-----El DataFrame es-----")
print(df)

Obtener el índice del último valor no nulo/NaN en el tercer DataFrame

Finalmente, usaremos el método last_valid_index() en este DataFrame para obtener el índice del último valor no nulo/NaN.

print("Índice para el último valor no nulo/NaN es:", df.last_valid_index())

Resumen

En este laboratorio, aprendimos sobre el método last_valid_index() en pandas. Vimos cómo usar este método para obtener el índice del último valor no nulo/NaN en un DataFrame. También observamos que este método devuelve None si todos los elementos son no nulos/NaN, o si el DataFrame está vacío. Este método es útil para encontrar la posición del último valor no nulo/NaN en un DataFrame.