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df1 = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3))
df1.iloc[:4,1] = np.nan
df1.iloc[:2,2] = np.nan
df1.dropna(thresh=1 ,axis=1)

似乎没有删除任何nan值.

    0     1     2
0   0   NaN   NaN
1   3   NaN   NaN
2   6   NaN   8.0
3   9   NaN  11.0
4  12  13.0  14.0

如果我跑

df1.dropna(thresh=2,axis=1)

为什么它给出以下？

    0     2
0   0   NaN
1   3   NaN
2   6   8.0
3   9  11.0
4  12  14.0

我只是不明白th​​resh在这做什么.如果列具有多个nan值,是否应删除该列？

我有一个数据框如下。

test = pd.DataFrame({'col1':[0,0,1,0,0,0,1,2,0], 'col2': [0,0,1,2,3,0,0,0,0]})
   col1  col2
0     0     0
1     0     0
2     1     1
3     0     2
4     0     3
5     0     0
6     1     0
7     2     0
8     0     0

对于每一列，我想在每一列的最大值之前找到值1的索引。例如，对于第一列，最大值是2，在2之前的值1的索引是6。对于第二列，最大值是3，在3之前的值1的索引是2。

总之，我希望获得[6，2]作为此测试DataFrame的输出。有没有一种快速的方法来实现这一目标？

我正在研究 R 中的“环境”概念。现在我知道emptyenv()是所有环境的父级并且它没有父级，但是有没有办法列出当前 R 会话中的所有环境或说它的子级emptyenv()？

当使用布尔系列为 pandas Dataframe 建立索引时，我有点困惑。我应该使用 iloc 还是 loc？或者有更好的解决方案吗？例如

t1 = pd.DataFrame(np.ones([3,4]))
t1.iloc[1:3,0]=3

这一行会给出正确的答案

t1.loc[:,(t1>2).any()]

但与 iloc 一致会引发错误

t1.iloc[:,(t1>2).any()]

我检查https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html，该页面显示 iloc 和 loc 都接受布尔数组。为什么 iloc 在我的示例中不起作用？何时使用 iloc 和 loc？或者有更好的选择吗？

我有一个数字序列，例如[0,0,0,0,1,1,1,0,0,1,1,0]。我想根据最近的非零值来计算数字总和。即，一旦出现零输入，则总和将重置为零。

input: [0,0,0,0,1,1,1,0,0,1,1,0]
output:[0,0,0,0,1,2,3,0,0,1,2,0] 

是否有内置的python函数能够实现这一目标？还是更好的无循环计算方式？

我是python的新手,还在python中学习简单的数据处理.我想结合1和范围(3)来获得一个列表[1,0,1,2].什么是最好的方法呢？有什么简单的方法[1,0:3]吗？