Python 按标签查找表中的第一个和最后一个非零列

我有一个类似于下面的表格，其中日期列和一长串行。这些值是数字。我想添加一个新列，该列（1）是第一个显示日期索引的标签，（2）一个新列是最后一个显示日期索引的标签

dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.DataFrame({dates[0] : list('000120'),
                dates[1] : list('011501'),
                dates[2] : list('111501'),
                dates[3] : list('011500'),
                dates[4] : list('011001'),
                dates[5] : list('010001')})

屈服

2013-01-01 2013-01-02 2013-01-03 2013-01-04 2013-01-05 2013-01-06 
0   0   0   1   0   0   0
1   0   1   1   1   1   1
2   0   1   1   1   1   0
3   1   5   5   5   0   0
4   2   0   0   0   0   0
5   0   1   1   0   1   1

其中，要添加的新列（仅作为示例显示）将是（A是第一个非零值，B是最后一个）：

我尝试过使用s.nonzero、lamda函数的各种组合，并搜索了许多帖子，但没有找到好的答案

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感谢您的帮助。

您可以先将DF转换为bool，然后在每行上找到max的列索引，这给出了开始日期，然后颠倒列的顺序，再次在每行上找到max的列索引，这给出了结束日期

df.assign(A=df.astype(int).astype(bool).idxmax(1),\
          B=df.astype(int).astype(bool)[df.columns[::-1]].idxmax(1))

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创意方法

掩码

和

第一个有效索引

m = df.mask(df == '0')
fs = [pd.Series.first_valid_index, pd.Series.last_valid_index]
pd.concat([m.apply(f, 1) for f in fs], axis=1, keys=['A', 'B'])

           A          B
0 2013-01-03 2013-01-03
1 2013-01-02 2013-01-06
2 2013-01-02 2013-01-05
3 2013-01-01 2013-01-04
4 2013-01-01 2013-01-01
5 2013-01-02 2013-01-06

numpy

-fi

m = df.values != '0'
c = df.columns.values

first = c[m.argmax(1)]
last = c[m.shape[1] - m[:, ::-1].argmax(1) - 1]

pd.DataFrame(
    np.column_stack([first, last]),
    df.index, ['A', 'B']
)

           A          B
0 2013-01-03 2013-01-03
1 2013-01-02 2013-01-06
2 2013-01-02 2013-01-05
3 2013-01-01 2013-01-04
4 2013-01-01 2013-01-01
5 2013-01-02 2013-01-06

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我会在堆叠后使用groupby执行此操作：

>>> d2 = df.astype(int)
>>> stacked = d2.where(d2 != 0).stack().reset_index()
>>> stacked.groupby("level_0")["level_1"].agg(['first', 'last'])
             first       last
level_0                      
0       2013-01-03 2013-01-03
1       2013-01-02 2013-01-06
2       2013-01-02 2013-01-05
3       2013-01-01 2013-01-04
4       2013-01-01 2013-01-01
5       2013-01-02 2013-01-06

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@MaxU这是因为a）DF的类型是str，b）我们需要第一个非0元素而不是max元素。这是否正常：

DF.ne（'0'）。赋值（a=DF.idxmax（1），b=DF[DF.columns[：：-1]]。idxmax（1））

？

>>> d2 = df.astype(int)
>>> stacked = d2.where(d2 != 0).stack().reset_index()
>>> stacked.groupby("level_0")["level_1"].agg(['first', 'last'])
             first       last
level_0                      
0       2013-01-03 2013-01-03
1       2013-01-02 2013-01-06
2       2013-01-02 2013-01-05
3       2013-01-01 2013-01-04
4       2013-01-01 2013-01-01
5       2013-01-02 2013-01-06