Python 从数据帧中获取所有列的第一个非空单元格

我有一个包含数百列的dataframe df。我想要的是只保留第一个非空单元格

df:

日期时间索引 贸易1 贸易2 ...... 1/1/2021 ...... 2/1/2021 1.15 ...... 3/1/2021 1.21 1.31 ...... 4/1/2021 1.23 1.16 ......

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Pandas有一个名为

first\u valid\u index（）

的函数，它返回第一个非NA/null行的索引值

所以你可以做一些像

trade1 = df['trade 1'].first_valid_index()
trade2 = df['trade 2'].first_valid_index()
#...
d = {'trade 1':[df.at[trade1,'trade 1']],'trade 2':[df.at[trade2,'trade 2']]}
df2 = pd.DataFrame(d)

然而，由于您说您有数百列，您可能希望迭代所有这些列，而不是单独键入它们。你可以用这样的东西把它循环一下

colSize = len(df.columns)
d = {} #make a blank dictionary to later put all of our data in
for n in range(1,colSize):
    first = df.iloc[:,n].first_valid_index() #gets that first non-null row in that column
    colName = list(df)[n] #gets the column name
    d.update({colName:[df.at[first,colName]]}) #updates our temporary dictionary to hold our column name and the value from that non-null row
df2 = pd.DataFrame(d)

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你能自己演示一下解决这个问题的方法吗？它卡在了代码：d.update（{colName:[df.at[first，colName]]}）这一行上面有没有包含

d={}

？我们需要创建空白字典，然后才能更新它。你能发布你收到的任何类型的错误消息吗？它显示---->d.update（{colName:[final_df.at[first，colName]]}）keyror:none也就是第一个变量给出的是索引而不是价格。我在代码中看到错误，你使用的是

final_df

，而不是

df

；您是否在其他任何地方正确使用了

final_df

？另一个潜在的问题可能是colName变量——它是否在所有情况下都拼写相同？对于first-correct，它给出的是索引，而不是单元格本身的值。执行

d.update（）

行时，

df.at（[first，colName]）

通过查看索引

first

和列

colName

来查找该单元格中的值。