python-从pandas DataFrame返回最后一个有效(非null)值

假设我有一个数据框看起来像：

      a      b
0    11      A
1    -2      A
2     3      A
3    NA      A
4   0.5      B
5    NA      B
6    -9      B

我可以按“ b”创建组.有没有一种快速的方法来获取每个组的“ a”中的最后一个非NA值？在这种情况下,A组为3,B组为-9.

(在这种情况下,序列“ a”按照给定的顺序排序,但可能并非如此.可能还有另一列“ c”,据此定义了“最后一个”.)

我通过查看grouped.groups字典来编写自己的循环代码.但是,鉴于我庞大的数据集,这显然效率很低.我认为可以很直接地做到这一点-也许我对熊猫还只是个新手:-)

解决方法:

我最近为此添加了一个github问题：https://github.com/pydata/pandas/issues/1043

同时,您可以执行以下操作：

def get_last_valid(series):
    return series.dropna().iget(-1)

df.groupby('b')['a'].apply(get_last_valid)