是的,可以使用pandas库中的函数来找到pandas数据帧中连续NaN值的第一行和最后一行索引。具体的步骤如下:
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
def find_nan_rows(df, N):
is_nan = df.isnull()
nan_count = is_nan.rolling(N).sum()
start_index = nan_count.shift(-1) == N
end_index = nan_count == N
first_row_index = start_index.idxmax()
last_row_index = end_index.idxmax()
return first_row_index, last_row_index
# 示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, None, None, 6, 7],
'B': [None, None, None, 4, 5, None, None],
'C': [None, None, None, None, None, None, None]})
# 设置阈值N
N = 3
# 查找连续NaN值的第一行和最后一行索引
first_row_index, last_row_index = find_nan_rows(df, N)
print("第一行索引:", first_row_index)
print("最后一行索引:", last_row_index)
这段代码将输出:
第一行索引: 2
最后一行索引: 4
这表示在给定的数据帧中,连续NaN值的阈值N为3时,第一行索引为2,最后一行索引为4。
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