我想知道第一年各个项目的收入。
鉴于以下数据框：
ID Y1 Y2 Y3
0 NaN 8 4
1 NaN NaN 1
2 NaN NaN NaN
3 5 3 NaN
我想按行返回具有非空值的第一列的名称。
在这种情况下，我想返回：
['Y2','Y3',NaN,'Y1']
我的目标是将其作为一列添加到原始数据框中。
下面的代码大部分都可以工作，但确实很笨拙。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Y1':[np.nan, np.nan, np.nan, 5],'Y2':[8, np.nan, np.nan, 3], 'Y3':[4, 1, np.nan, np.nan]})
df['first'] = np.nan
for ID in df.index:
row = df.loc[ID,]
for i in range(0,len(row)):
if (~pd.isnull(row[i])):
df.loc[ID,'first'] = row.index[i]
break
returns:
Y1 Y2 Y3 first
0 NaN 8 4 Y2
1 NaN NaN 1 Y3
2 NaN NaN NaN first
3 5 3 NaN Y1
有谁知道更优雅的解决方案？
您可以申请first_valid_index使用带有 axis=1 的 lambda 表达式来指定数据框中的每一行。
>>> df.apply(lambda row: row.first_valid_index(), axis=1)
ID
0 Y2
1 Y3
2 None
3 Y1
dtype: object
要将其应用到您的数据框：
df = df.assign(first = df.apply(lambda row: row.first_valid_index(), axis=1))
>>> df
Y1 Y2 Y3 first
ID
0 NaN 8 4 Y2
1 NaN NaN 1 Y3
2 NaN NaN NaN None
3 5 3 NaN Y1
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