Pandas 数据帧first_valid_index()方法

原文：https://www.studytonight.com/pandas/pandas-dataframe-first_valid_index-method

在本教程中，我们将学习 PandasDataFrame.first_valid_index() 的方法。通过使用这种方法，我们可以获得第一个非 NA/null 值的索引。它返回一个标量，该标量是索引的类型。如果所有元素都是非空值，则返回None，对于empty DataFrame.，则返回None

下图显示了DataFrame.first_valid_index()的语法。

句法

DataFrame.first_valid_index()

示例:DataFrame.first_valid_index()方法

用空值创建数据帧，并使用DataFrame.first_valid_index()方法获取第一个非 NA 值的索引。

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

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

-数据帧为- A B C 0 NaN NaN 1 NaN 2.0 5.0 2 1.0 3.0 4.0 3 NaN 3.0 NaN 4 2.0 8.0 0.0 5 7.0 5.0 4.0 第一个非 NA/null 值的索引为:1

示例:使用DataFrame.first_valid_index() 方法查找第一个非 NA/null 值的索引

这是另一个更好地理解 first_valid_index()方法的例子。

#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,3,np.nan],[2, 8, 0],[7, 5, 4]],columns=list('ABC'))
print("-----The DataFrame is-----")
print(df)
print("Index for first non-NA/null value is:",df.first_valid_index())

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

-数据帧为- A B C 0 NAn NAn NAn 1 NAn NAn NAn 2 NAn NAn NAn 3 NAn 3.0 NAn 4 2.0 8.0 0 5 7.0 5.0 4.0 第一个非 NA/null 值的索引为:3

示例:数据帧包含所有空值

如果所有元素都是非空的，则DataFrame.first_valid_index() 方法返回None。

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

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

-数据帧为- A B C 0 NaN NaN 1 NaN NaN 2 NaN NaN 3 NaN NaN 第一个非 NA/空值的索引为:无

结论

在本教程中，我们学习了 PandasDataFrame.first_valid_index()方法。我们学习了语法，通过在数据帧上应用这种方法，我们解决了一些例子并理解了 DataFrame.first_valid_index()方法。