Python | Pandas data frame . first _ valid _ index()
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Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
熊猫 **dataframe.first_valid_index()**函数返回数据帧中第一个非数值/空值的索引。在熊猫系列的情况下，返回第一个非 NA/null 索引。在熊猫数据帧的情况下，返回的索引甚至只有一个非空值。
注意:如果所有元素都是非 NA/null，则返回 None。对于空数据帧，也返回无
语法:data frame . first _ valid _ index() 返回:标量:索引类型
示例#1: 使用first_valid_index()函数查找数据帧中的第一个非 NA/null 索引。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[None, None, 2, 4, 5],
"B":[5, None, None, 44, 2],
"C":[None, None, None, 1, 5]})
# Print the dataframe
df
现在应用first_valid_index()功能。
# applying first_valid_index() function
df.first_valid_index()
输出:
注意，第一行第二列有non-Na值。所以输出为 0，表示第 0 个索引包含一个non-NA值。
示例 2: 使用first_valid_index()函数查找数据框中的第一个非 NA/null 索引。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[None, None, 2, 4, 5],
"B":[None, None, None, 44, 2],
"C":[None, None, None, 1, 5]})
# applying first_valid_index() function
df.first_valid_index()
输出:
正如我们在数据框中看到的，前两行只有NA值。所以，输出是 2
示例#3: 使用first_valid_index()函数查找序列中的第一个非 NA/null 索引。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the series
ser = pd.Series([None, None, "sam", "alex", "sophia", None])
# Print the series
ser
现在应用first_valid_index()功能。
# applying first_valid_index() function
ser.first_valid_index()
输出:
输出为 2，因为第 0 和第 1 个索引的值为空。
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