Question

我有以下dataframe，

df = pd.DataFrame({'col1':range(9), 'col2': list(range(7)) + [np.nan] *2}, 
    index = pd.date_range('1/1/2000', periods=9, freq='0.5S'))
df
Out[109]: 
                         col1  col2
2000-01-01 00:00:00.000     0   0.0
2000-01-01 00:00:00.500     1   1.0
2000-01-01 00:00:01.000     2   2.0
2000-01-01 00:00:01.500     3   3.0
2000-01-01 00:00:02.000     4   4.0
2000-01-01 00:00:02.500     5   5.0
2000-01-01 00:00:03.000     6   6.0
2000-01-01 00:00:03.500     7   NaN
2000-01-01 00:00:04.000     8   NaN

从上面可以看出，每秒有两个数据点。我想对两行进行操作，如果最新行中的两个列都具有有效编号，则将选择该行；如果最后一行的任何cols无效，我们将看到上一行对bot col有效；如果有效，我们将选择上一行，否则将跳过第二行。可以恢复的数据帧如下所示，

                         col1  col2
2000-01-01 00:00:00.000     1   1.0
2000-01-01 00:00:01.000     3   3.0
2000-01-01 00:00:02.000     5   5.0
2000-01-01 00:00:03.000     6   6.0

如何实现？

Answer 1

这是在dropna我们重新编制索引后使用reindex的一种方法，然后两列都变为NaN，在这种情况下，如果我们使用last，则不会从中选择任何项目行（与您先前的问题相关）

df.dropna().reindex(df.index).resample('1s').last().dropna()
Out[175]: 
                     col1  col2
2000-01-01 00:00:00   1.0   1.0
2000-01-01 00:00:01   3.0   3.0
2000-01-01 00:00:02   5.0   5.0
2000-01-01 00:00:03   6.0   6.0

python pandas dataframe如何在每个时间段应用函数

1 个答案: