Pandas | DataFrame | 第一个有效索引

介绍

在本实验中，我们将学习如何在 Python 的 Pandas 库中使用 first_valid_index() 方法。该方法允许我们查找 DataFrame 中第一个非空值的索引。

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如果你在学习过程中遇到问题，请随时向 Labby 寻求帮助。实验结束后提供反馈，我们将及时为你解决问题。

Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL pandas(("Pandas")) -.-> pandas/ReadingDataGroup(["Reading Data"]) 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"]) pandas/ReadingDataGroup -.-> pandas/read_csv("Read CSV") pandas/DataSelectionGroup -.-> pandas/select_columns("Select Columns") pandas/DataCleaningGroup -.-> pandas/handle_missing_values("Handling Missing Values") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/using_packages("Using Packages") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/standard_libraries("Common Standard Libraries") python/PythonStandardLibraryGroup -.-> python/data_collections("Data Collections") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_analysis("Data Analysis") subgraph Lab Skills pandas/read_csv -.-> lab-68624{{"Pandas DataFrame 第一个有效索引方法"}} pandas/select_columns -.-> lab-68624{{"Pandas DataFrame 第一个有效索引方法"}} pandas/handle_missing_values -.-> lab-68624{{"Pandas DataFrame 第一个有效索引方法"}} python/using_packages -.-> lab-68624{{"Pandas DataFrame 第一个有效索引方法"}} python/standard_libraries -.-> lab-68624{{"Pandas DataFrame 第一个有效索引方法"}} python/data_collections -.-> lab-68624{{"Pandas DataFrame 第一个有效索引方法"}} python/data_analysis -.-> lab-68624{{"Pandas DataFrame 第一个有效索引方法"}} end

创建一个包含空值的 DataFrame

让我们从创建一个包含一些空值的 DataFrame 开始。我们将使用 NumPy 库中的 np.nan 值来表示空值。以下是一个创建包含空值的 DataFrame 的示例：

#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)

查找第一个非空值的索引

我们可以使用 first_valid_index() 方法来查找 DataFrame 中第一个非空值的索引。以下是使用 first_valid_index() 方法的示例：

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

处理全为空值的 DataFrame

如果 DataFrame 中的所有元素都为空值，first_valid_index() 方法将返回 None。以下是一个处理全为空值的 DataFrame 的示例：

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())

总结

在本实验中，我们学习了如何使用 Pandas 库中的 first_valid_index() 方法来查找 DataFrame 中第一个非空值的索引。我们通过示例了解了如何创建一个包含空值的 DataFrame，如何使用 first_valid_index() 方法查找第一个非空值的索引，以及如何处理全为空值的 DataFrame。在处理 DataFrame 中的缺失数据时，此方法非常有用。