在 pandas 列中查找下一个非空行

Question

给定 Pandas 数据框

df = pd.DataFrame({'a': [None,1,None,None,2,None], 'b': [None,None,None,3,None,4]})

     a    b
0  NaN  NaN
1  1.0  NaN
2  NaN  NaN
3  NaN  3.0
4  2.0  NaN
5  NaN  4.0

我想return一个非空a之后的下一个非空b的位置和值，把这个位置和 value 到非空白 a 旁边的新列中，所以：

     a    b position  value
0  NaN  NaN      NaN    NaN
1  1.0  NaN        3    3.0
2  NaN  NaN      NaN    NaN
3  NaN  3.0      NaN    NaN
4  2.0  NaN        5    4.0
5  NaN  4.0      NaN    NaN

如果有任何区别，索引是 Date_Time 值，position 结果应该是 a 的 Date_Time 索引。

不会有 a 和 b 在同一条线上 - 它们是随时间变化的（坦克水平）的最小值和最大值。

Answer 1

想法是在 b 列和索引上使用 bfill 来获取位置：

df = pd.DataFrame({'a': [None,1,None,None,2,None], 'b': [None,None,None,3,None,4]})
df = df.reset_index().rename(columns = {'index':'position'})
df.loc[df['b'].isna(),'position'] = None
df.loc[df['a'].notna(),'position'] = df['position'].bfill()
df.loc[df['a'].isna(),'position'] = None
df.loc[df['a'].notna(),'value'] = df['b'].bfill()
df[['a','b', 'position', 'value']]

输出

      a    b    position    value
--  ---  ---  ----------  -------
 0  nan  nan         nan      nan
 1    1  nan           3        3
 2  nan  nan         nan      nan
 3  nan    3         nan      nan
 4    2  nan           5        4
 5  nan    4         nan      nan

另一个解决方案

更优雅，但可读性可能稍差。与 bfill 相同的想法，但现在使用 where:

df = pd.DataFrame({'a': [None,1,None,None,2,None], 'b': [None,None,None,3,None,4]})
df['position'] = df.index.where(df['b'].notna())
df['position'] = df['position'].bfill().where(df['a'].notna())
df['value'] = df['b'].bfill().where(df['a'].notna())

在 pandas 列中查找下一个非空行

Find next non-blank row in pandas column

python

pandas

dataframe

nonblank

另一个解决方案