Python Pandas-查找列中的第一个非空值

如果我有一个序列，它要么有空值，要么有非空值。如何找到值不为NULL的第一行，以便向用户报告数据类型。如果该值为非null，则该系列中的所有值都是相同的数据类型

谢谢

您可以使用select by

loc

：

s = pd.Series([np.nan,2,np.nan])
print (s)
0    NaN
1    2.0
2    NaN
dtype: float64

print (s.first_valid_index())
1

print (s.loc[s.first_valid_index()])
2.0

# If your Series contains ALL NaNs, you'll need to check as follows:

s = pd.Series([np.nan, np.nan, np.nan])
idx = s.first_valid_index()  # Will return None
first_valid_value = s.loc[idx] if idx is not None else None
print(first_valid_value)
None

---

对于序列，这将返回第一个no null值：

创建系列：

s = pd.Series(index=[2,4,5,6], data=[None, None, 2, None])

创建此系列的原因：

2    NaN
4    NaN
5    2.0
6    NaN
dtype: float64

您可以使用以下命令获取第一个非NaN值：

s.loc[~s.isnull()].iloc[0]

返回

2.0

另一方面，如果您有这样的数据帧：

df = pd.DataFrame(index=[2,4,5,6], data=np.asarray([[None, None, 2, None], [1, None, 3, 4]]).transpose(), 
                  columns=['a', 'b'])

看起来是这样的：

    a       b
2   None    1
4   None    None
5   2       3
6   None    4

您可以使用此选项（对于列a）为每列选择第一个非空值：

或者，如果希望第一行不包含空值，则可以使用：

df.loc[~df.isnull().sum(1).astype(bool)].iloc[0]

返回：

a    2
b    3
Name: 5, dtype: object

---

您也可以改用

get

方法

(Pdb) type(audio_col)
<class 'pandas.core.series.Series'>
(Pdb) audio_col.first_valid_index()
19
(Pdb) audio_col.get(first_audio_idx)
'first-not-nan-value.ogg'

（Pdb）类型（音频）
（Pdb）音频列第一个有效索引（）
19
（Pdb）音频采集（第一个音频idx）
'首先不是nan值。ogg'

Dupe：如果序列包含重复的索引值

s.loc[idx]

将实际返回一个序列@jezrael你认为有一个好的通用解决方案在这种情况下也会起作用，还是取决于

first\u valid\u value

不可避免的类型？@Stav-这不是一个简单的问题，也许是最好的新问题。

(Pdb) type(audio_col)
<class 'pandas.core.series.Series'>
(Pdb) audio_col.first_valid_index()
19
(Pdb) audio_col.get(first_audio_idx)
'first-not-nan-value.ogg'