Pandas - 在列中找到第一个非空值

Question

如果我有一个具有NULL或一些非null值的系列.如何找到值不为NULL的第一行,以便我可以向用户报告数据类型.如果该值为非null,则所有值都是该系列中的相同数据类型.

谢谢

Answer 1

您可以使用first_valid_indexselect by loc:

s = pd.Series([np.nan,2,np.nan])
print (s)
0    NaN
1    2.0
2    NaN
dtype: float64

print (s.first_valid_index())
1

print (s.loc[s.first_valid_index()])
2.0

# If your Series contains ALL NaNs, you'll need to check as follows:

s = pd.Series([np.nan, np.nan, np.nan])
idx = s.first_valid_index()  # Will return None
first_valid_value = s.loc[idx] if idx is not None else None
print(first_valid_value)
None

Answer 2

对于一个系列，这将返回第一个非空值：

创建系列：

s = pd.Series(index=[2,4,5,6], data=[None, None, 2, None])

这创建了这个系列：

2    NaN
4    NaN
5    2.0
6    NaN
dtype: float64

您可以使用以下方法获取第一个非 NaN 值：

s.loc[~s.isnull()].iloc[0]

返回

2.0

另一方面，如果您有这样的数据框：

df = pd.DataFrame(index=[2,4,5,6], data=np.asarray([[None, None, 2, None], [1, None, 3, 4]]).transpose(), 
                  columns=['a', 'b'])

看起来像这样：

    a       b
2   None    1
4   None    None
5   2       3
6   None    4

您可以使用此选择每列的第一个非空值（对于 a 列）：

df.a.loc[~df.a.isnull()].iloc[0]

或者，如果您希望第一行不包含 Null 值，则可以使用：

df.loc[~df.isnull().sum(1).astype(bool)].iloc[0]

返回：

a    2
b    3
Name: 5, dtype: object

Answer 3

您也可以使用get方法代替

(Pdb) type(audio_col)
<class 'pandas.core.series.Series'>
(Pdb) audio_col.first_valid_index()
19
(Pdb) audio_col.get(first_audio_idx)
'first-not-nan-value.ogg'