掌握 Pandas DataFrame 的 asof() 方法

介绍

在本实验中，你将学习 Python 的 Pandas 库中的 asof() 方法。asof() 方法用于在 DataFrame 中检索指定日期或索引位置之前没有 NaN 值的最后一行或多行。

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

Skills Graph

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创建 DataFrame

首先，为了演示目的，我们创建一个包含一些缺失值（NaN）的 DataFrame。我们将使用 Pandas 库中的 pd.DataFrame() 函数。

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
        'B': [np.nan, 2, np.nan, 5.0]}
index = [10, 20, 30, 40]

df = pd.DataFrame(data, index=index)
print(df)

DataFrame df 将会显示出来，展示其值和索引标签。

使用 asof() 检索最后几行

现在，让我们使用 asof() 方法来检索指定日期或索引位置之前的 DataFrame 的最后几行。我们将日期或索引位置作为参数传递给 asof() 方法。

dates = [5, 20]
asof_result = df.asof(dates)
print(asof_result)

asof() 方法的结果将会显示出来，展示指定日期之前的最后几行。

考虑列的子集

我们还可以指定在检查 NaN 值时考虑列的子集。这是通过将列名作为列表传递给 asof() 方法的 subset 参数来实现的。

dates = [10, 30]
subset = ['A']
asof_result_subset = df.asof(dates, subset=subset)
print(asof_result_subset)

使用列子集的 asof() 方法的结果将会显示出来，展示指定日期之前的最后几行，并且仅考虑指定的列。

总结

在本实验中，你学习了 Pandas 中的 asof() 方法。你了解了如何使用该方法在 DataFrame 中检索指定日期或索引位置之前没有 NaN 值的最后一行或多行。你还学习了如何在检查 NaN 值时指定列的子集。这对于分析时间序列数据或处理 DataFrame 中的缺失值非常有用。