Pandas | DataFrame | 空值处理

介绍

last_valid_index() 方法是 pandas 中用于获取 DataFrame 中最后一个非空/非 NaN 值的索引的方法。它返回一个表示索引的标量值。如果所有元素都是非空/非 NaN，则返回 None。如果 DataFrame 为空，它也会返回 None。此方法有助于查找 DataFrame 中最后一个非空/非 NaN 值的位置。

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Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL 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(("Python")) -.-> python/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataSelectionGroup(["Data Selection"]) 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{{"Pandas DataFrame 的 last_valid_index 方法"}} pandas/select_columns -.-> lab-68650{{"Pandas DataFrame 的 last_valid_index 方法"}} pandas/select_rows -.-> lab-68650{{"Pandas DataFrame 的 last_valid_index 方法"}} pandas/handle_missing_values -.-> lab-68650{{"Pandas DataFrame 的 last_valid_index 方法"}} python/importing_modules -.-> lab-68650{{"Pandas DataFrame 的 last_valid_index 方法"}} python/using_packages -.-> lab-68650{{"Pandas DataFrame 的 last_valid_index 方法"}} python/data_collections -.-> lab-68650{{"Pandas DataFrame 的 last_valid_index 方法"}} python/data_analysis -.-> lab-68650{{"Pandas DataFrame 的 last_valid_index 方法"}} end

创建一个包含空值的 DataFrame

首先，让我们使用 np.nan 值和 pandas 库创建一个包含空值的 DataFrame。这个 DataFrame 中也会包含一些非空/非 NaN 值。

## 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)

获取最后一个非空/非 NaN 值的索引

接下来，我们将在 DataFrame 上使用 last_valid_index() 方法来获取最后一个非空/非 NaN 值的索引。

print("Index for last non-null/NaN value is:", df.last_valid_index())

创建一个仅包含空值的 DataFrame

现在，让我们使用 np.nan 值和 pandas 库创建另一个仅包含空值的 DataFrame。

## 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, 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("-----The DataFrame is-----")
print(df)

获取第二个 DataFrame 中最后一个非空/非 NaN 值的索引

同样地，我们将在此 DataFrame 上使用 last_valid_index() 方法来获取最后一个非空/非 NaN 值的索引。

print("Index for last non-null/NaN value is:", df.last_valid_index())

创建一个仅包含空值的 DataFrame

最后，让我们再次使用 np.nan 值和 pandas 库创建一个仅包含空值的 DataFrame。

## 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, 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)

获取第三个 DataFrame 中最后一个非空/非 NaN 值的索引

最后，我们将在此 DataFrame 上使用 last_valid_index() 方法来获取最后一个非空/非 NaN 值的索引。

print("Index for last non-null/NaN value is:", df.last_valid_index())

总结

在本实验中，我们学习了 pandas 中的 last_valid_index() 方法。我们了解了如何使用此方法获取 DataFrame 中最后一个非空/非 NaN 值的索引。我们还观察到，如果所有元素都是非空/非 NaN，或者 DataFrame 为空，则此方法返回 None。此方法对于查找 DataFrame 中最后一个非空/非 NaN 值的位置非常有用。