Python:Groupby第一个非NaN值

我有以下数据帧：

id    number   
1      13
1      13
1      NaN
1      NaN
2      11
2      11
2      11
2      NaN

我想找到每个id的第一个非NaN值，并将其标记为1。结果应该如下所示：

id    number     code   
1      13         NaN
1      13         1
1      NaN        NaN
1      NaN        NaN
2      11         NaN
2      11         NaN
2      11         1
2      NaN        NaN

我尝试了以下命令，然后从那里开始：

df["test"] = df.groupby("id")["number"].first_valid_index()

它给了我以下错误：无法访问“SeriesGroupBy”对象的可调用属性“first\u valid\u index”，请尝试使用“apply”方法

然后我试了一下：

df['test'] = df.groupby("id")['number'].apply(lambda x: x.first_valid_index())

但这只给了我一列NAT

---

有人知道如何有效地解决问题吗？

假设您的意思是

last\u valid\u index

，您可以

应用
last\u valid\u index
函数和
loc
分配-

df.loc[df.groupby('id').number.apply(pd.Series.last_valid_index), 'code'] = 1
df

   id  number  code
0   1    13.0   NaN
1   1    13.0   1.0
2   1     NaN   NaN
3   1     NaN   NaN
4   2    11.0   NaN
5   2    11.0   NaN
6   2    11.0   1.0
7   2     NaN   NaN


或者，使用
groupby
+
idxmax
-

df.loc[df.number.notnull().cumsum().groupby(df.id).idxmax(), 'code'] = 1
df

   id  number  code
0   1    13.0   NaN
1   1    13.0   1.0
2   1     NaN   NaN
3   1     NaN   NaN
4   2    11.0   NaN
5   2    11.0   NaN
6   2    11.0   1.0
7   2     NaN   NaN

假设您的意思是
last\u valid\u index
，您可以
应用
last\u valid\u index
函数和
loc
分配-

df.loc[df.groupby('id').number.apply(pd.Series.last_valid_index), 'code'] = 1
df

   id  number  code
0   1    13.0   NaN
1   1    13.0   1.0
2   1     NaN   NaN
3   1     NaN   NaN
4   2    11.0   NaN
5   2    11.0   NaN
6   2    11.0   1.0
7   2     NaN   NaN


或者，使用
groupby
+
idxmax
-

df.loc[df.number.notnull().cumsum().groupby(df.id).idxmax(), 'code'] = 1
df

   id  number  code
0   1    13.0   NaN
1   1    13.0   1.0
2   1     NaN   NaN
3   1     NaN   NaN
4   2    11.0   NaN
5   2    11.0   NaN
6   2    11.0   1.0
7   2     NaN   NaN

你可以用这个

df.loc[df.groupby('id').apply(lambda x : x['number'].dropna()).reset_index(level=1)['level_1'].max(level=0),'code']=1
df
Out[628]: 
   id  number  code
0   1    13.0   NaN
1   1    13.0   1.0
2   1     NaN   NaN
3   1     NaN   NaN
4   2    11.0   NaN
5   2    11.0   NaN
6   2    11.0   1.0
7   2     NaN   NaN

你可以用这个

df.loc[df.groupby('id').apply(lambda x : x['number'].dropna()).reset_index(level=1)['level_1'].max(level=0),'code']=1
df
Out[628]: 
   id  number  code
0   1    13.0   NaN
1   1    13.0   1.0
2   1     NaN   NaN
3   1     NaN   NaN
4   2    11.0   NaN
5   2    11.0   NaN
6   2    11.0   1.0
7   2     NaN   NaN

看起来像是最后一个有效索引？看起来像是最后一个有效索引？@piRSquared-yes，修复它：-）@piRSquared-yes，修正它：-）如果一个组完全是
NaN
？@BallpointBen我想它会错误地将1分配给组中的最后一行。如果一个组完全是
NaN
？@BallpointBen我想它会错误地将1分配给组中的最后一行。