在pandas datafram的每一行中查找第一列和最后一列非零

Question

我有针对Name和Date的DataFrame，其中包含单元格中的权重值：

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{}应参照下一个定义添加到数据帧中：

1. Start行中第一个非零值从Jan17开始 列到Apr19
2. Finish中的第一个非零值 顺序Apr19直到Jan17

另外，如果row只有一个非零值，那么Start和{}是相同的。在

为了找到行中的第一个非零元素，我尝试了data[col].keys, np.argmax()，它按预期工作。在

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：

^{pr2}$

要检测Finish列的值，我尝试使用： np.apply_along_axis作为： 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)

结果是错误： 'tuple' object has no attribute 'argmax'

预期的数据帧为：

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  

如何在从最后一列（Apr19）到第一列（Jan17）方向上引用非零值的Finish？在

Answer 1

在您的情况下，请尝试使用dot执行其他操作

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]

Answer 2

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

^{pr2}$

Answer 3

在底层array上使用cumsum

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])

^{pr2}$