在pandas中,可以使用groupby
和last
方法来获取每个标识符的时间序列的最新非NaN值。
首先,需要确保数据已经按照标识符和时间进行排序。然后,可以使用groupby
方法按照标识符进行分组,并使用last
方法获取每个分组的最后一个非NaN值。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 假设数据已经按照标识符和时间排序
data = pd.DataFrame({
'标识符': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'],
'时间': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
'数值': [1, 2, pd.NA, 3, pd.NA, 4]
})
# 将时间列转换为日期类型
data['时间'] = pd.to_datetime(data['时间'])
# 按照标识符进行分组,并获取每个分组的最后一个非NaN值
result = data.groupby('标识符')['数值'].last()
print(result)
输出结果为:
标识符
A 2
B 4
Name: 数值, dtype: Int64
在这个示例中,我们假设有一个包含标识符、时间和数值的DataFrame。首先,我们将时间列转换为日期类型,然后使用groupby
方法按照标识符进行分组。最后,使用last
方法获取每个分组的最后一个非NaN值。
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