Python 熊猫：上次列具有非nan值时

假设我有以下数据帧：

df = pd.DataFrame({"id": [1, 1, 1, 2, 2], "nominal": [1, np.nan, 1, 1, np.nan], "numeric1": [3, np.nan, np.nan, 7, np.nan], "numeric2": [2, 3, np.nan, 2, np.nan], "numeric3": [np.nan, 2, np.nan, np.nan, 3], "date":[pd.Timestamp(2005, 6, 22), pd.Timestamp(2006, 2, 11), pd.Timestamp(2008, 9, 13), pd.Timestamp(2009, 5, 12), pd.Timestamp(2010, 5, 9)]})

作为输出，我希望获得一个数据帧，它将指示自该列的

id

出现非nan值以来经过的天数。如果列具有对应日期的值，或者如果列的开头没有新的

id

的值，则该值应为0。此外，这应该只对数值列进行计算。如上所述，输出数据帧应为：

output_df = pd.DataFrame({"numeric1_delta": [0, 234, 1179, 0, 362], "numeric2_delta": [0, 0, 945, 0, 362], "numeric3_delta": [0, 0, 945, 0, 0]})

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期待您的回答

您可以按非空值的总和进行分组，然后减去第一个日期：

In [11]: df.numeric1.notnull().cumsum()
Out[11]:
0    1
1    1
2    1
3    2
4    2
Name: numeric1, dtype: int64

In [12]: df.groupby(df.numeric1.notnull().cumsum()).date.transform(lambda x: x.iloc[0])
Out[12]:
0   2005-06-22
1   2005-06-22
2   2005-06-22
3   2009-05-12
4   2009-05-12
Name: date, dtype: datetime64[ns]

In [13]: df.date - df.groupby(df.numeric1.notnull().cumsum()).date.transform(lambda x: x.iloc[0])
Out[13]:
0      0 days
1    234 days
2   1179 days
3      0 days
4    362 days
Name: date, dtype: timedelta64[ns]

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对于多列：

ncols = [col for col in df.columns if col.startswith("numeric")]

for c in ncols:
    df[c + "_delta"] = df.date - df.groupby(df[c].notnull().cumsum()).date.transform('first')

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它会像numeric1=1 NaN 1 NaN 2 NaN NaN一样吗？你能详细说明吗？转换（'first'）你能调整你的答案来处理所有包含字符串

numeric

的列吗？我会接受答案，因为它肯定是我在问题中包含的。但是，我更新了示例，其中又包含了一列。如果您能看一看，我将不胜感激。@gorjan看起来for循环也应该在那里工作，但是如果有什么不同，请问另一个问题：）好的，一切都是一样的。唯一的补充是，如果列的开头有一个

NaN

值，则该值应为0。