获取每个月以熊猫为单位的最后一个非NaN值

Question

我有一个形式的DataFrame

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

我想每个月获取每列的最后一个非NaN值（如果没有有效值，则为NaN）。因此导致类似

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

我有两个想法可以执行此操作：

• 使用ffill进行限制，该限制将持续到月底。类似于df.ffill(<add good thing here>).resample('M').last()。

• 将last_valid_index与resample('M')一起使用。

Answer 1

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
...

Answer 2

使用resample

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

Answer 3

使用df.dropna(how='all')将删除所有值均为NaN的每一行，并为您提供大部分帮助。