Question

我有一个数据框：

2019-03-13 11:30:00+08:00       NaN       NaN  0.001143
2019-03-13 15:00:00+08:00       NaN       NaN       NaN
2019-03-14 01:00:00+08:00  0.003653       NaN       NaN
2019-03-14 10:15:00+08:00       NaN -0.002743       NaN
2019-03-14 11:30:00+08:00       NaN       NaN  0.000229
2019-03-14 15:00:00+08:00       NaN       NaN       NaN
2019-03-15 01:00:00+08:00 -0.000229       NaN       NaN
2019-03-15 10:15:00+08:00       NaN  0.003211       NaN
2019-03-15 11:30:00+08:00       NaN       NaN -0.006192
2019-03-15 15:00:00+08:00       NaN       NaN       NaN

有没有一种方法可以获取每列的最新N = 2值而不会循环？也就是说，跳过所有的NaN。存在一个last_valid_index()，但是仅获取最后一个值。获得日期时间的重新索引数据框abset，以便它们对齐是很好的。这可能吗？

预期输出：

   1  0.003653  -0.002743     0.000229
   2  -0.000229  0.003211    -0.006192

Answer 1

IIUC

df.apply(lambda x : sorted(x,key=pd.notnull)).iloc[-2:]
                   1         2         3
2019-03-15  0.003653 -0.002743  0.000229
2019-03-15 -0.000229  0.003211 -0.006192

熊猫最新的“ N”个非NA值

1 个答案: