查找第一个非空字符串值（&N）

Question

我使用它来查找字符串的第一个非空值：

def get_first_non_null_values(df):
    first_non_null_values = []
    try:
        kst = df['kst'].loc[df['kst'].first_valid_index()]
        first_non_null_values.append(kst)
    except:
        kst = df['kst22'].loc[df['kst22'].first_valid_index()]
        first_non_null_values.append(kst)
    return first_non_null_values


first_non_null_values = get_first_non_null_values(df_merged)

这是可行的，但现在在我的新数据集中，我有一些空值和一些""空字符串。如何修改它，以便提取第一个既不是null也不是空字符串的值

Answer 1

您可以使用notnull/astype(bool)和idxmax的组合：

(df['col'].notnull()&df['col'].astype(bool)).idxmax()

输入示例：

>>> df = pd.DataFrame({'col': ['', float('nan'), False, None, 0, 'A', 3]})
>>> df
     col
0       
1    NaN
2  False
3   None
4      0
5      A
6      3

输出：5

无效和真实状态：

     col  notnull  astype(bool)   both
0            True         False  False
1    NaN    False          True  False
2  False     True         False  False
3   None    False         False  False
4      0     True         False  False
5      A     True          True   True
6      3     True          True   True

第一个非空字符串值：

如果您只对非空字符串感兴趣：

df['col'].str.len().gt(0).idxmax()

Answer 2

我认为你需要：

df = pd.DataFrame({'col': ['', np.nan, '', 1, 2, 3]})
print(df['col'].loc[df['col'].replace('', np.nan).first_valid_index()])