Pandas | DataFrame | Valores Nulos

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.

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataSelectionGroup(["Data Selection"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataCleaningGroup(["Data Cleaning"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/PythonStandardLibraryGroup(["Python Standard Library"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) python/BasicConceptsGroup -.-> python/variables_data_types("Variables and Data Types") pandas/DataSelectionGroup -.-> pandas/select_columns("Select Columns") pandas/DataSelectionGroup -.-> pandas/select_rows("Select Rows") pandas/DataCleaningGroup -.-> pandas/handle_missing_values("Handling Missing Values") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/using_packages("Using Packages") python/PythonStandardLibraryGroup -.-> python/data_collections("Data Collections") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_analysis("Data Analysis") subgraph Lab Skills python/variables_data_types -.-> lab-68650{{"Método last_valid_index de DataFrame de Pandas"}} pandas/select_columns -.-> lab-68650{{"Método last_valid_index de DataFrame de Pandas"}} pandas/select_rows -.-> lab-68650{{"Método last_valid_index de DataFrame de Pandas"}} pandas/handle_missing_values -.-> lab-68650{{"Método last_valid_index de DataFrame de Pandas"}} python/importing_modules -.-> lab-68650{{"Método last_valid_index de DataFrame de Pandas"}} python/using_packages -.-> lab-68650{{"Método last_valid_index de DataFrame de Pandas"}} python/data_collections -.-> lab-68650{{"Método last_valid_index de DataFrame de Pandas"}} python/data_analysis -.-> lab-68650{{"Método last_valid_index de DataFrame de Pandas"}} end

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.