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如何在pandas中的DataFrame的每一行中找到包含第三个NaN值的列?

dataframe pandas python

Pratyush Goutam · 技术社区 · 7 月前

有人给我布置了一道作业题。以下是对我的问题的描述:

在下面的单元格中,您有一个由10列浮点数组成的DataFrame df。每行中有5个条目是NaN值。对于DataFrame的每一行,找到包含第三个NaN值的列。

您应该返回一系列列标签: e, c, d, h, d

nan = np.nan

data = [[0.04,  nan,  nan, 0.25,  nan, 0.43, 0.71, 0.51,  nan,  nan],
        [ nan,  nan,  nan, 0.04, 0.76,  nan,  nan, 0.67, 0.76, 0.16],
        [ nan,  nan, 0.5 ,  nan, 0.31, 0.4 ,  nan,  nan, 0.24, 0.01],
        [0.49,  nan,  nan, 0.62, 0.73, 0.26, 0.85,  nan,  nan,  nan],
        [ nan,  nan, 0.41,  nan, 0.05,  nan, 0.61,  nan, 0.48, 0.68]]

columns = list('abcdefghij')

df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# write a solution to the question here

这是我的解决方案:

result = df.apply(lambda row: row.isna().idxmax(), axis=1)
print(result)

我的代码返回 b, a, a, a, b, a ,而期望的输出为 e、 c、d、h、d 我的解决方案返回第一个NaN的索引,但根据问题,我希望每行中都有第三个NaN。我该怎么做?或者,是否有另一种解决方案可以提供所需的输出。

1 回复 | 直到 7 月前

mozway 7 月前

idxmax 这是一种很好的方法,您可以将其与指示第三个NaN的掩码相结合,用于此用途 cumsum :

m = df.isna()

out = (m & m.cumsum(axis=1).eq(3)).idxmax(axis=1)

输出:

0    e
1    c
2    d
3    h
4    d
dtype: object

中间体:

# m
       a     b      c      d      e      f      g      h      i      j
0  False  True   True  False   True  False  False  False   True   True
1   True  True   True  False  False   True   True  False  False  False
2   True  True  False   True  False  False   True   True  False  False
3  False  True   True  False  False  False  False   True   True   True
4   True  True  False   True  False   True  False   True  False  False

# m.cumsum(axis=1)
   a  b  c  d  e  f  g  h  i  j
0  0  1  2  2  3  3  3  3  4  5
1  1  2  3  3  3  4  5  5  5  5
2  1  2  2  3  3  3  4  5  5  5
3  0  1  2  2  2  2  2  3  4  5
4  1  2  2  3  3  4  4  5  5  5

# m.cumsum(axis=1).eq(3)
       a      b      c      d      e      f      g      h      i      j
0  False  False  False  False   True   True   True   True  False  False
1  False  False   True   True   True  False  False  False  False  False
2  False  False  False   True   True   True  False  False  False  False
3  False  False  False  False  False  False  False   True  False  False
4  False  False  False   True   True  False  False  False  False  False

# m & m.cumsum(axis=1).eq(3)
       a      b      c      d      e      f      g      h      i      j
0  False  False  False  False   True  False  False  False  False  False
1  False  False   True  False  False  False  False  False  False  False
2  False  False  False   True  False  False  False  False  False  False
3  False  False  False  False  False  False  False   True  False  False
4  False  False  False   True  False  False  False  False  False  False

或者,如果不能假设每行中有特定数量的NaN,则使用 melt + groupby.nth :

N = 3
out = (df.melt(ignore_index=False)              # reshape to long
         .loc[lambda x: x['value'].isna()]      # only keep NaNs
         .groupby(level=0)['variable'].nth(N-1) # keep 3rd row per group
      )

输出:

1    c
2    d
4    d
0    e
3    h
Name: variable, dtype: object