替换行中的最后一个非 NaN 值

Question

我想用 NaN 值替换数据框中行中所有最后的非 NaN。我的数据框中有 300 行和 1068 列。并且每一行都有不同数量的有效值，并用 NaN 填充。这是一行的示例：

dataframe 中的一行 = [1 2 3 NaN NaN NaN] output =[1 2 NaN NaN NaN NaN]

如何替换 CSV 文件中行中的最后一个非 NaN 值？

Answer 1

这是一个基于 numpy 的：import numpy as npdf = pd.DataFrame([[1, 2, 3, np.nan, np.nan, np.nan], [1, 2, 3, np.nan, np.nan, 2]])您可以对值数组进行切片，并将其倒序排列，然后查找第一个有效值。然后获取索引，并使用np.put_along_axis将它们设置为NaNs：a = df.to_numpy()m = a.shape[1]-1 - np.argmax(~np.isnan(a[:,::-1]), axis=1)np.put_along_axis(a, m[:,None], np.nan, axis=1)df[:] = aprint(df)     0    1    2   3   4   50  1.0  2.0  NaN NaN NaN NaN1  1.0  2.0  3.0 NaN NaN NaN更多细节 -第一步是找到 NaN 的位置。因为我们想要最后一个有效值，所以我们应该从最后开始。所以 slice 得到列颠倒的数组，并使用np.isnan：np.isnan(a[:,::-1])array([[ True,  True,  True, False, False, False],       [False,  True,  True, False, False, False]])现在我们可以找到第一个False，即最后一个有效值，使用np.argmax：np.argmax(~np.isnan(a[:,::-1]), axis=1)# array([3, 0], dtype=int64)现在通过将 col 长度减去上面我们得到实际索引：a.shape[1]-1 - np.argmax(~np.isnan(a[:,::-1]), axis=1)# array([2, 5], dtype=int64)现在我们可以将这些索引设置NaN为对应的索引：np.put_along_axis(a, m[:,None], np.nan, axis=1)

Answer 2

枚举列并检查循环中的值是否为 NaN：import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame([[1, 2, 3, np.NaN, np.NaN, 2]], columns=["a", "b", "c", "d", "e", "f"])j = 0for idx, c in enumerate(df.columns):    if df[c].isna().any():        while df.iloc[:, idx - j].isna().any():            j += 1        df.iloc[:, idx - j] = np.nanprint(df)退货：   a   b   c   d   e  f0  1 NaN NaN NaN NaN  2编辑：插入了太多的 NaN。将尝试修复它，否则删除答案..