Python 在数据帧的每一行中查找第一个和最后一个非零列

我在

Name

和

Date

视图中有一个数据框，其权重值以单元格为单位：

Name        Jan17  Jun18  Dec18    Apr19  count 
Nick         0      1.7     3.7      0     2
Jack         0       0      2.8     3.5    2       
Fox          0      1.7      0       0     1
Rex          1.0     0      3.0     4.2    3
Snack        0       0      2.8     4.4    2
Yosee        0       0       0      4.3    1 
Petty        0.5    1.3     2.8     3.5    4 

Start

和

Finish

应参照下一个定义添加到数据帧中：

Start

从2017年1月开始的行中第一个非零值 列至19年4月的

Finish

中的第一个非零值 序列号：19年4月至17日

此外，如果行中只有一个非零值，则

Start

和

Finish

是相同的

为了找到第行中的第一个非零元素，我尝试了

data[col].keys，np.argmax（）

，它可以正常工作

date\u col\u list=['Jan17'、'Jun18'、'Dec18'、'Apr19']

data['Start']=数据[日期列].键（[np.argmax（数据[日期列].值！=0，轴=1）]

结果是：

Name        Jan17  Jun18  Dec18    Apr19  count   Start 
Nick         0      1.7     3.7      0     2      Jun18        
Jack         0       0      2.8     3.5    2      Dec18           
Fox          0      1.7      0       0     1      Jun18    
Rex          1.0     0      3.0     4.2    3      Jan18    
Snack        0       0      2.8     4.4    2      Dec18    
Yosee        0       0       0      4.3    1      Apr19     
Petty        0.5    1.3     2.8     3.5    4      Jan17

要检测我尝试使用的

Finish

列的值：

np.沿_轴应用_

如下：

def func_X（i）：

返回np.argmax（np.where（i！=0））

np.沿轴应用（func1d=func\ux，轴=1，arr=data[date\u col\u list]。值）

结果是错误：

“tuple”对象没有属性“argmax”

预期数据帧为：

Name        Jan17  Jun18  Dec18    Apr19  count   Start  Finish
Nick         0      1.7     3.7      0     2      Jun18   Dec18     
Jack         0       0      2.8     3.5    2      Dec18   Apr19        
Fox          0      1.7      0       0     1      Jun18   Jun18 
Rex          1.0     0      3.0     4.2    3      Jan18   Apr19 
Snack        0       0      2.8     4.4    2      Dec18   Apr19 
Yosee        0       0       0      4.3    1      Apr19   Apr19  
Petty        0.5    1.3     2.8     3.5    4      Jan17   Apr19  

如何在从最后一列（

Apr19

）到第一列（

Jan17

）的方向上参照非零值找到

Finish

？

idxmax

删除不相关的列，然后首先在列上使用

idxmax

，然后在反向列上分别查找第一个和最后一个有效索引。

first\u valid\u index

和

last\u valid\u index

---

stack

然后

groupby

---

在您的情况下，尝试使用

dot

s=df.loc[:,'Jan17':'Apr19'].ne(0)
s=s.dot(s.columns+',').str[:-1].str.split(',')
s.str[0],s.str[-1]
Out[899]: 
(0    Jun18
 1    Dec18
 2    Jun18
 3    Jan17
 4    Dec18
 5    Apr19
 6    Jan17
 dtype: object, 0    Dec18
 1    Apr19
 2    Jun18
 3    Apr19
 4    Apr19
 5    Apr19
 6    Apr19
 dtype: object)
 #df['Start'],df['End']=s.str[0],s.str[-1]

---

在基础

数组上使用
cumsum

m = df.drop(['Name', 'count'], axis=1)
u = m.to_numpy().cumsum(1)

start = (u!=0).argmax(1)
end = u.argmax(1)

df.assign(start=m.columns[start], end=m.columns[end])


d = df.mask(df == 0).drop(['Name', 'count'], 1)
def fl(s): return s.xs(s.name).index[[0, -1]]
s, f = d.stack().groupby(level=0).apply(fl).str
df.assign(Start=s, Finish=f)

    Name  Jan17  Jun18  Dec18  Apr19  count  Start Finish
0   Nick    0.0    1.7    3.7    0.0      2  Jun18  Dec18
1   Jack    0.0    0.0    2.8    3.5      2  Dec18  Apr19
2    Fox    0.0    1.7    0.0    0.0      1  Jun18  Jun18
3    Rex    1.0    0.0    3.0    4.2      3  Jan17  Apr19
4  Snack    0.0    0.0    2.8    4.4      2  Dec18  Apr19
5  Yosee    0.0    0.0    0.0    4.3      1  Apr19  Apr19
6  Petty    0.5    1.3    2.8    3.5      4  Jan17  Apr19

s=df.loc[:,'Jan17':'Apr19'].ne(0)
s=s.dot(s.columns+',').str[:-1].str.split(',')
s.str[0],s.str[-1]
Out[899]: 
(0    Jun18
 1    Dec18
 2    Jun18
 3    Jan17
 4    Dec18
 5    Apr19
 6    Jan17
 dtype: object, 0    Dec18
 1    Apr19
 2    Jun18
 3    Apr19
 4    Apr19
 5    Apr19
 6    Apr19
 dtype: object)
 #df['Start'],df['End']=s.str[0],s.str[-1]

m = df.drop(['Name', 'count'], axis=1)
u = m.to_numpy().cumsum(1)

start = (u!=0).argmax(1)
end = u.argmax(1)

df.assign(start=m.columns[start], end=m.columns[end])

    Name  Jan17  Jun18  Dec18  Apr19  count  start    end
0   Nick    0.0    1.7    3.7    0.0      2  Jun18  Dec18
1   Jack    0.0    0.0    2.8    3.5      2  Dec18  Apr19
2    Fox    0.0    1.7    0.0    0.0      1  Jun18  Jun18
3    Rex    1.0    0.0    3.0    4.2      3  Jan17  Apr19
4  Snack    0.0    0.0    2.8    4.4      2  Dec18  Apr19
5  Yosee    0.0    0.0    0.0    4.3      1  Apr19  Apr19
6  Petty    0.5    1.3    2.8    3.5      4  Jan17  Apr19