在Name和Date的情况下，我有DataFrame并具有单元格中的权重值：
Name Jan17 Jun18 Dec18 Apr19 count
Nick 0 1.7 3.7 0 2
Jack 0 0 2.8 3.5 2
Fox 0 1.7 0 0 1
Rex 1.0 0 3.0 4.2 3
Snack 0 0 2.8 4.4 2
Yosee 0 0 0 4.3 1
Petty 0.5 1.3 2.8 3.5 4
Start和Finish应该参考下一个定义添加到dataFrame中：
Start从Jan17开始的行中的第一个非零值
Apr19 Finish中的第一个非零值
顺序Apr19到Jan17 另外，如果一行中只有一个非零值，则Start和Finish是相同的。
要在行中查找第一个非零元素，我尝试了data[col].keys, np.argmax()，它按预期工作。
date_col_list = ['Jan17','Jun18','Dec18', 'Apr19']
data['Start']=data[date_col_list].keys([np.argmax(data[date_col_list].values!=0, axis=1)]
结果是：
Name Jan17 Jun18 Dec18 Apr19 count Start
Nick 0 1.7 3.7 0 2 Jun18
Jack 0 0 2.8 3.5 2 Dec18
Fox 0 1.7 0 0 1 Jun18
Rex 1.0 0 3.0 4.2 3 Jan18
Snack 0 0 2.8 4.4 2 Dec18
Yosee 0 0 0 4.3 1 Apr19
Petty 0.5 1.3 2.8 3.5 4 Jan17
要检测我尝试使用的Finish列的值，请执行以下操作：
np.apply_along_axis为：
def func_X(i):
return np.argmax(np.where(i!=0))
np.apply_along_axis(func1d = func_X, axis=1, arr=data[date_col_list].values)
结果为错误：
'tuple' object has no attribute 'argmax'
期望的数据帧是：
Name Jan17 Jun18 Dec18 Apr19 count Start Finish
Nick 0 1.7 3.7 0 2 Jun18 Dec18
Jack 0 0 2.8 3.5 2 Dec18 Apr19
Fox 0 1.7 0 0 1 Jun18 Jun18
Rex 1.0 0 3.0 4.2 3 Jan18 Apr19
Snack 0 0 2.8 4.4 2 Dec18 Apr19
Yosee 0 0 0 4.3 1 Apr19 Apr19
Petty 0.5 1.3 2.8 3.5 4 Jan17 Apr19
我如何在从最后一列（Finish）到第一列（Apr19）的方向上参考非零值来找到Jan17？
答案 0 :(得分：9)
first_valid_index和last_valid_index d = df.mask(df == 0).drop(['Name', 'count'], 1)
df.assign(
Start=d.apply(pd.Series.first_valid_index, 1),
Finish=d.apply(pd.Series.last_valid_index, 1)
)
Name Jan17 Jun18 Dec18 Apr19 count Start Finish
0 Nick 0.0 1.7 3.7 0.0 2 Jun18 Dec18
1 Jack 0.0 0.0 2.8 3.5 2 Dec18 Apr19
2 Fox 0.0 1.7 0.0 0.0 1 Jun18 Jun18
3 Rex 1.0 0.0 3.0 4.2 3 Jan17 Apr19
4 Snack 0.0 0.0 2.8 4.4 2 Dec18 Apr19
5 Yosee 0.0 0.0 0.0 4.3 1 Apr19 Apr19
6 Petty 0.5 1.3 2.8 3.5 4 Jan17 Apr19
stack然后groupby d = df.mask(df == 0).drop(['Name', 'count'], 1)
def fl(s): return s.xs(s.name).index[[0, -1]]
s, f = d.stack().groupby(level=0).apply(fl).str
df.assign(Start=s, Finish=f)
Name Jan17 Jun18 Dec18 Apr19 count Start Finish
0 Nick 0.0 1.7 3.7 0.0 2 Jun18 Dec18
1 Jack 0.0 0.0 2.8 3.5 2 Dec18 Apr19
2 Fox 0.0 1.7 0.0 0.0 1 Jun18 Jun18
3 Rex 1.0 0.0 3.0 4.2 3 Jan17 Apr19
4 Snack 0.0 0.0 2.8 4.4 2 Dec18 Apr19
5 Yosee 0.0 0.0 0.0 4.3 1 Apr19 Apr19
6 Petty 0.5 1.3 2.8 3.5 4 Jan17 Apr19
答案 1 :(得分：6)
idxmax mask = df.drop(['Name', 'count'], axis=1) > 0
df.assign(start=mask.idxmax(axis=1), end=mask.iloc[:,::-1].idxmax(axis=1))
Name Jan17 Jun18 Dec18 Apr19 count start end
0 Nick 0.0 1.7 3.7 0.0 2 Jun18 Dec18
1 Jack 0.0 0.0 2.8 3.5 2 Dec18 Apr19
2 Fox 0.0 1.7 0.0 0.0 1 Jun18 Jun18
3 Rex 1.0 0.0 3.0 4.2 3 Jan17 Apr19
4 Snack 0.0 0.0 2.8 4.4 2 Dec18 Apr19
5 Yosee 0.0 0.0 0.0 4.3 1 Apr19 Apr19
6 Petty 0.5 1.3 2.8 3.5 4 Jan17 Apr19
删除不相关的列，然后在列上首先使用idxmax，然后在反向列上分别使用第一个和最后一个有效索引。
答案 2 :(得分：6)
根据您的情况，尝试使用dot
s=df.loc[:,'Jan17':'Apr19'].ne(0)
s=s.dot(s.columns+',').str[:-1].str.split(',')
s.str[0],s.str[-1]
Out[899]:
(0 Jun18
1 Dec18
2 Jun18
3 Jan17
4 Dec18
5 Apr19
6 Jan17
dtype: object, 0 Dec18
1 Apr19
2 Jun18
3 Apr19
4 Apr19
5 Apr19
6 Apr19
dtype: object)
#df['Start'],df['End']=s.str[0],s.str[-1]
答案 3 :(得分：6)
在基础cumsum上使用array
m = df.drop(['Name', 'count'], axis=1)
u = m.to_numpy().cumsum(1)
start = (u!=0).argmax(1)
end = u.argmax(1)
df.assign(start=m.columns[start], end=m.columns[end])
Name Jan17 Jun18 Dec18 Apr19 count start end
0 Nick 0.0 1.7 3.7 0.0 2 Jun18 Dec18
1 Jack 0.0 0.0 2.8 3.5 2 Dec18 Apr19
2 Fox 0.0 1.7 0.0 0.0 1 Jun18 Jun18
3 Rex 1.0 0.0 3.0 4.2 3 Jan17 Apr19
4 Snack 0.0 0.0 2.8 4.4 2 Dec18 Apr19
5 Yosee 0.0 0.0 0.0 4.3 1 Apr19 Apr19
6 Petty 0.5 1.3 2.8 3.5 4 Jan17 Apr19