Python 获取熊猫中每个月的最后一个非NaN值

我有一个数据框的形式

eqt_code    ACA_FP  AC_FP  AI_FP
BDATE                           
2015-01-01     NaN    NaN    NaN
2015-01-02     NaN    NaN    NaN
2015-01-05       1    NaN    NaN
2015-01-06     NaN    NaN    NaN
2015-01-07     NaN    NaN    NaN
2015-01-08     NaN    0.2    NaN
2015-01-09     NaN    NaN    NaN
2015-01-12       5    NaN    NaN
2015-01-13     NaN    NaN    NaN
2015-01-14     NaN    NaN    NaN
2015-01-15     NaN    NaN    NaN

我希望每个月都能得到每列的最后一个非NaN值（如果没有有效值，则为NaN）。因此导致类似于

eqt_code    ACA_FP  AC_FP  AI_FP
BDATE                           
2015-01-31       5    0.2    NaN
2015-02-28      10      1      3
2015-03-31     NaN    NaN      3
2015-04-30      10      1      3

我有两个想法来实现这一点：

• 做一个

  ffill

  ，限制到月底。类似于

  df.ffill（）.resample（'M'）.last（）

• 使用

  last\u valid\u index

  和

  resample（'M'）

---

使用

groupby

和

last

：

# Do this if the index isn't a DatetimeIndex.
# df.index = pd.to_datetime(df.index)
df.groupby(df.index + pd.offsets.MonthEnd(0)).last()

            ACA_FP  AC_FP  AI_FP
BDATE                           
2015-01-31     5.0    0.2    NaN
...

---

使用

df.dropna（how='all'）

将删除所有值均为

NaN

的每一行，并将为您提供大部分方法
使用

重采样

df.resample('M').last()
Out[82]: 
            ACA_FP  AC_FP  AI_FP
eqt_code                        
2015-01-31     1.0    0.2    NaN

---

我想你需要

最后一个
！工作得很有魅力。谢谢！