首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pandas系列:如何在每个元素之前获取第n个非零元素

Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在Pandas中,可以使用一些方法来获取每个元素之前的第n个非零元素。

首先,我们需要导入Pandas库:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd

接下来,我们可以创建一个包含非零元素的Series对象,并使用shift方法将每个元素向前移动n个位置:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
s = pd.Series([0, 0, 1, 2, 0, 3, 0, 4, 5])
n = 2
shifted = s.shift(n)

这样,shifted对象中的每个元素就是原始Series中该位置之前的第n个非零元素。如果原始Series中该位置之前的非零元素不足n个,则对应位置的元素将为NaN。

例如,对于上述示例,shifted对象的值将为:

代码语言:txt
复制
0    NaN
1    NaN
2    NaN
3    0.0
4    1.0
5    0.0
6    2.0
7    0.0
8    3.0
dtype: float64

如果需要获取第n个非零元素的索引,可以使用first_valid_index方法:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
index = shifted.first_valid_index()

这样,index变量将包含第n个非零元素的索引值。

需要注意的是,以上方法适用于Series对象,如果要在DataFrame中实现类似的功能,可以对每一列分别进行操作。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云服务器(CVM),产品介绍链接地址:https://cloud.tencent.com/product/cvm

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

针对SAS用户:Python数据分析库pandas

大部分SAS自动变量像_n_ 使用1作为索引开始位置。SAS迭代DO loop 0 to 9结合ARRAY产生一数组下标超出范围错误。 下面的SAS例子,DO循环用于迭代数组元素来定位目标元素。...数据值也可以从一系列Python输入资源加载,包括.csv文件、DBMS表、网络API、甚至是SAS数据集(.sas7bdat)等等。具体细节讨论见11章— pandas Readers。...处理缺失数据 在分析数据之前,一项常见的任务是处理缺失数据。Pandas使用两种设计来表示缺失数据,NaN(数值)和Python None对象。...我们可能不希望将df["col2"]中的缺失值值替换为,因为它们是字符串。该方法应用于使用.loc方法的目标列列表。05章–了解索引中讨论了.loc方法的详细信息。 ? ?...这是一三部分系列使用Movie Lens数据集很好地说明pandas。 备忘单:Mark Graph的pandas DataFrame对象,并且位于爱达荷大学的网站。

12.1K20

盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (上)

NaN JD 50.0 PDD 56.0 dtype: float64 Series 是 Pandas 里面最基本的数据结构,但是对应每个索引只有一元素 (比如一日期对应一股价...),因此 Series 处理不了每个索引对应多个元素 (比如一日期对应一开盘价、收盘价、交易量等等)。...情况 2 df.iat[2,1] 172.97 用 iat 获取 3 行 2 列对应的元素。...情况 2 非常像二维 numpy 数组 arr 的切片,用 arr[i] 就能获取 arr 在「轴 0」上的 i 元素 (一 1darray),同理 df['attr_i'] 也能获取 df 的...labels 也是一二维列表: 第一行储存 dates 每个元素在 data 里的位置索引 第二行储存 codes 每个元素在 data 里的位置索引 用 [] 加第一层索引可以获取第一层信息。

6.2K52
  • 稀疏矩阵的概念介绍

    值数组 Value array:顾名思义,它将所有元素存储在原始矩阵中。数组的长度等于原始矩阵中非条目的数量。在这个示例中,有 7 元素。因此值数组的长度为 7。...(这里使用从开始的索引) 行索引数组 Row index array:该数组存储所有当前行和之前行中非值的累积计数。row_index_array [j] 编码 j 行上方的总数。...最后一元素表示原始数组中非元素的数量。长度为 m + 1;其中 m 定义为原始矩阵中的行数。...第二值1:表示3行起始,前一行的只有一0值,所以前面的values总数是1,也就是values的index起始是1。...第四值3:表示4行起始,因为3行没有0值,所以0值的总数还是3 第五值4:没有5行,所以可以认为这个值是整个矩阵中所有0值的总数 绘制样本数据 同样我们也可以对稀疏的矩阵进行可视化 import

    1.1K30

    Pandas图鉴(二):Series 和 Index

    安装非常方便: pip install pandas-illustrated 索引 负责通过标签获取系列元素(以及DataFrame的行和列)的对象被称为索引。...首先,Pandas 纯粹通过位置来引用行,所以如果想在删除3行之后再去找5行,可以不用重新索引(这就是iloc的作用)。...你可以为一元素提供一标签。对于一数字性的索引,它是必须的。...由于系列中的每个元素都可以通过标签或位置索引来访问,所以有一argmin(argmax)的姐妹函数,叫做idxmin(idxmax),如图所示: 下面是Pandas的自描述性统计函数的列表,供参考:...它可以是 用g.apply(f)接受一组x(一系列对象)并生成一单一的值(sum())的函数f。

    28220

    稀疏矩阵的概念介绍

    值数组 Value array:顾名思义,它将所有元素存储在原始矩阵中。数组的长度等于原始矩阵中非条目的数量。在这个示例中,有 7 元素。因此值数组的长度为 7。...(这里使用从开始的索引) 行索引数组 Row index array:该数组存储所有当前行和之前行中非值的累积计数。row_index_array [j] 编码 j 行上方的总数。...最后一元素表示原始数组中非元素的数量。长度为 m + 1;其中 m 定义为原始矩阵中的行数。...第二值1:表示3行起始,前一行的只有一0值,所以前面的values总数是1,也就是values的index起始是1。...第四值3:表示4行起始,因为3行没有0值,所以0值的总数还是3。 第五值4:没有5行,所以可以认为这个值是整个矩阵中所有0值的总数。

    1.6K20

    超级攻略!PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

    具体来说,数据准备是在处理和分析之前对原始数据进行清洗和转换的过程,通常包括重新格式化数据、更正数据和组合数据集来丰富数据等。 本次数据分析实战系列运用股市金融数据,并对其进行一些列分析处理。...469100 170300 ... 5923100 3468900 1715900] 改变多个元素 # 更改3到5元素 >>> volume[2:5] = np.array([4, 6, 8...Matrix 在数学中,矩阵(Matrix)是一按照长方阵列排列的复数或实数集合。由 m × n 个数aij排成的m行n列的数表称为m行n列的矩阵,简称m × n矩阵。...>>> print("A[0][-1] =", A[0][-1]) # 1行的最后1元素A[0][-1] = 82.63999938964844 取出元素放到列表中 >>> column...# 没有逗号相隔,默认获取行 # 3到5元素 >>> print(A[2:5]) [[81.65000153 80.91000366 81.94000244 80.93000031]

    7.2K30

    机器学习基本概念,Numpy,matplotlib和张量Tensor知识进一步学习

    例子: 分类问题(垃圾邮件检测,识别邮件是否为垃圾邮件) 回归问题(房价预测,预测连续值) 监督学习 监督学习用于没有标签的数据集,即只包含输入特征而没有对应的输出标签。...例子: 游戏玩家(AlphaGo,下围棋) 自动驾驶汽车(学习如何在道路上导航) 其他学习类型 除了上述三种主要的学习类型,还有其他的学习方法,例如: 半监督学习:结合少量有标签数据和大量无标签数据来改善学习模型的性能...Numpy 介绍: 这是一强大的库,提供了大量的数学函数以及多维数组和矩阵运算的支持。它是许多其他科学计算库的基础,Scipy、Pandas和Matplotlib。...它可以是一标量(维张量)、向量(一维张量)、矩阵(二维张量),甚至更高维的数据结构。 张量在神经网络中的作用 数据存储和处理: 张量是神经网络处理数据的基本单位。...t = torch.Tensor([1, 2, 3, 4, 5]) # 索引操作 print(t[0]) # 访问第一元素 print(t[2:4]) # 切片操作,获取3到4元素 #

    9910

    50Pandas的奇淫技巧:向量化字符串,玩转文本处理

    这里开个专题,总结下Pandas的使用方法,方便大家,也方便自己查阅。 这个专题叫做:【50Pandas的奇淫技巧】,今天这个算是 3 讲,会持续的更新。传送门:50Pandas的奇淫技巧!...\n00034 2 09877\n66721 print('09877\n66721') 09877 66721 2、pad() Pandas 提供了一种向系列中的每个字符串元素添加填充(空格或其他字符...str.get()方法获取通过位置的元素。...Python常用数据类型的基本操作(长文系列①篇)牛逼!Python的判断、循环和各种表达式(长文系列②篇) 牛逼!Python函数和文件操作(长文系列③篇) 牛逼!...Python错误、异常和模块(长文系列④篇) 吴恩达deeplearining.ai的经典总结资料 Ps:从小程序直接获取下载 ​

    6K60

    超级攻略!PandasNumPyMatrix用于金融数据准备

    具体来说,数据准备是在处理和分析之前对原始数据进行清洗和转换的过程,通常包括重新格式化数据、更正数据和组合数据集来丰富数据等。 本次数据分析实战系列运用股市金融数据,并对其进行一些列分析处理。...469100 170300 ... 5923100 3468900 1715900] 改变多个元素 # 更改3到5元素 >>> volume[2:5] = np.array([4, 6, 8...行 A[1] = [81.90000153 82.76999664] >>> print("A[1][2] =", A[1][1]) # 2行的2元素 A[1][2] = 82.7699966430664...>>> print("A[0][-1] =", A[0][-1]) # 1行的最后1元素A[0][-1] = 82.63999938964844 取出元素放到列表中 >>> column...# 没有逗号相隔,默认获取行 # 3到5元素 >>> print(A[2:5]) [[81.65000153 80.91000366 81.94000244 80.93000031]

    5.7K10

    Python面试十问2

    df.info():主要用于提供关于DataFrame的一般信息,列索引、数据类型、空值数量以及内存使用情况。它不会提供数值型数据的统计摘要,而是更多地关注于数据集的整体结构和数据类型。...六、pandas的运算操作  如何得到⼀个数列的最⼩值、25百分位、中值、75位和最⼤值?...Pandas提供了一系列内置函数,sum()、mean()、max()、min()等,用于对数据进行聚合计算。此外,还可以使用apply()方法将自定义函数应用于DataFrame或Series。...七、apply() 函数使用方法 如果需要将函数应⽤到DataFrame中的每个数据元素,可以使⽤ apply() 函数以便将函数应⽤于给定dataframe中的每⼀⾏。...创建Dataframe df2 =pd.DataFrame({"a":[1, 2, 3],"b":[5, 6, 7]}) # 现在将df2附加到df1的末尾 df1.append(df2)

    8210

    【调研】GPU矩阵乘法的性能预测——Machine Learning Approach for Predicting The Performance of SpMV on GPU

    图片         按行对矩阵进行压缩的CSR格式也采用3一维数组来标识矩阵,分别为元素元素列坐标以及前几行元素的数量。         ...作者发现,在特征集中包含n X max可以提高预测的准确性,因为它表征了ELL格式引入的填充后矩阵元素的总数。         在右图中,将所有数据集按照nnz值递增的顺序排序后,绘制出每个特征。...第二节所示,ELL格式中的行大小(在填充之后)等于每行元素的最大数量(max)。...我们发现,在特征集中包含n X max可以提高预测的准确性,因为它表征了ELL格式引入的填充后矩阵元素的总数。 4)对于HYB格式:每个稀疏矩阵被视为两个子矩阵,COO子矩阵和ELL子矩阵。...然后使用之前的COO和ELL特征来描述每个部分。 计算所得的特征和时间如图所示。

    1.6K20

    python数据分析和可视化——一篇文章足以(未完成)

    , ndarray_empty) print("创建的全一ndarray是:\n", ndarray_ones) print("创建的全ndarray是:\n", ndarray_zeros) print...[index1]获取index1索引位置的某个元素 也可以通过[start: end]获取索引从start开始到end-1处的一段元素 还可以通过[start: end: step]获取步长为step的...简单的说,当两个数组计算时,会比较它们的每个维度(若其中一数组没有当前维度则忽略),如果满足以下三条件则触发广播机制: 数组拥有相同形状。 当前维度的值相等。 当前维度的值有一是1。...[1, 2] = 99 print("修改frame_c中第二行3元素后,frame_c是:") print(frame_c) print("frame_c丢弃\"z\"列后的结果是:") print...的设计目标之一就是让缺失数据的处理任务尽量轻松  Pandas使用浮点值NaN(Not a umber)表示浮点和浮点数组中的缺失数据  Pandas提供了专门的处理缺失数据的函数: 函数 说明

    88810

    数据结构(5):数组

    数组是由 nn≥1)相同类型的数据元素构成的有限序列,每个数据元素称为一数组元素每个元素n 线性关系中的序号称为该元素的下标,下标的取值范围称为数组的维界。...矩阵中非元素的个数为 t,相对矩阵元素的个数 s 来说非常少,即 s>>t 的矩阵称为稀疏矩阵。例如,一矩阵的阶为 100×100,该矩阵中只有少于 100 元素。...若采用常规的办法存储稀疏矩阵,则相当浪费存储空间,因此仅存储元素。但通常元素的分布没有规律,所以仅存储元素的值是不够的,还要存储它所在的行和列。...因此,将元素及其相应的行和列构成一三元组(行标,列标,值)。然后再按某种规律存储这些三元组。稀疏矩阵压缩存储后便失去了随机存取特性。...这样我们可以得到规律: 对于矩阵中的 i 行的 j 元素,在旋转后,它出现在倒数 i 列的 j 个位置。 我们将其翻译成代码。

    94910

    一维数组&二维数组&对称矩阵&三角矩阵&三对角矩阵地址的计算

    二维数组的地址计算 (m*n的矩阵) 行优先 设每个元素的大小是size,首元素的地址是a[1][1],则a[i][j]?...分析:a[i][j]位于i行,j列。它之前有i-1行,在i行它之前有j-1元素。...1,1,1] + [(i-1)*n*m + (j-1)*n + (k-1)]*size 压缩存储:指为多个值相同的元素只分配一存储空间,对元素不分配存储空间,其目的是为了节省存储空间。...(1)确定一维数组的存储空间大小:2+(n-2)*3+2 = 3n-2 (2)确定非元素在一维数组中的地址 loc(i,j) = loc(1,1) + 前i-1行元素个数+i行中ai,j前元素的个数...前i-1行:3 * (i-1) - 1,因为第一行只有两,所以要减去1 i行中ai,j前元素的个数=(j-i)+1, j-i有三种情况: (1)j<i j-i=-1 (2)j==i

    1.6K30

    5可以帮助pandas进行数据预处理的可视化图表

    即使在正式建模或假设测试任务之前,执行EDA就可以传达大量关于数据和特征之间关系的信息。 1步-我们将导入pandas、matplotlib、seaborn和NumPy包,我们将使用这些包进行分析。...自相关图(Autocorrelation) 自相关图是一快速的试金石测试,以确定数据点是否随机。如果数据点遵循某种趋势,那么一或多个自相关将显著。图中的虚线显示99%的置信区间。...当我们按照特定顺序绘制数据点的自相关图时,我们可以看到该图显著地。...在平行坐标系中,“N”等距垂直线表示数据集的“N”维度。顶点在n轴上的位置对应于该点的n坐标。 让我们考虑一小样本数据,它有五小部件和大尺寸小部件的五特性。 ?...垂直线表示小部件的每个功能。一系列连续的线段代表“小”和“大”小部件的特征值。 ? 下面的代码绘制了seaborn中“attention”数据集的平行坐标。请注意,群集的点看起来更靠近。

    1.3K10

    Python玩数据入门必备系列(5):最简单的集合

    > 最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料,还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。...此时我们可以使用元组,把数据"打包"起来: - 使用括号把3数据包起来,每个数据用逗号隔开 - 此时,只需要一变量 person,即可表示一人的3信息数据 那怎么拿到一元组里面的某个数据?...我们可以通过索引进行数据获取: - person[0] ,表示第一数据(从0开始计算的索引值) 这图可能会更清晰一些: 除此之外,还可以用负数表示"倒数n元素": 虽然轻而易举就可以从元组中提取元素...Python 提供一种简约方式用于有规律获取多个数据: - person[开始:结束] 表示切片 - person[0:2] 表示,以第一元素(索引为0)为开始,以3(索引为2)**之前**的元素为结束...,即可实现反向切片: - nums[-1:-7:-2] ,意思是,从 倒数第一元素开始,到倒数7元素结束,间隔为2 切片可以简单实现序列的复制与反向排序: 拆解元组 如果我们希望从一元组中获取多个值

    42620

    Matlab矩阵基本操作(定义,运算)

    二、矩阵的简单操作 1.获取矩阵元素 可以通过下标(行列索引)引用矩阵的元素 Matrix(m,n)。 也可以采用矩阵元素的序号来引用矩阵元素。...逻辑运算的运算法则为: (1) 在逻辑运算中,确认元素为真,用1表示,元素为假,用0表示; (2) 设参与逻辑运算的是两标量a和b,那么,a&b a,b全为时,运算结果为1,否则为0。...a|b a,b中只要有一,运算结果为1。~a 当a是时,运算结果为1;当a时,运算结果为0。 (3) 若参与逻辑运算的是两同维矩阵,那么运算将对矩阵相同位置上的元素按标量规则逐个进行。...(2) 直接创建稀疏矩阵 S=sparse(i,j,s,m,n),其中i 和j 分别是矩阵元素的行和列指标向量,s 是非元素值向量,m,n 分别是矩阵的行数和列数。...(3) 从文件中创建稀疏矩阵利用load和spconvert函数可以从包含一系列下标和元素的文本文件中输入稀疏矩阵。

    2.4K20

    《python数据分析与挖掘实战》笔记4章

    意义:白化,使得每个特征具有相同的方差。 使用主成分分析降维的程序代码清单4-6所示。...,得到单值元素列表,它是对象的方法名 Pandas/Numpy isnull 判断是否空值 Pandas notnull 判断是否空值 Pandas PCA 对指标变量矩阵进行主成分分析 Scikit-Leam...2 ) 使用格式: np.random.rand(k, m, n,…)生成一k x m x n x…随机矩阵,其元素均匀分布在区 间(0,1)上; np.random.randn(k, m, n,…)...生成一k x m x n x …随机矩阵,其元素服从标准正态分布。...注意,Scikit-Leam下的PCA是一建模式的对象,也 就是说,一般的流程是建模,然后是训练model.fit(D), D为要进行主成分分析的数据矩阵, 训练结束后获取模型的参数,.components

    1.5K20

    数据结构 第四章 字符串和多维数组

    …ann 在这个下三角矩阵中, ii i aij​ 的对应关系为: 在aij之前有i 行,共有3 x i-1元素,在 i 行,有j-i+1元素,即元素aij的地址为: Loc(aij...每个元素在一维数组中的表示形式如下图所示: 假设以顺序存储结构来表示三元组表,则可得到稀疏矩阵的一种压缩存储方法——三元顺序表。...cpot[col]:指示M中col列第一元在mb中的下标。...down:用于链接同一列中的下一元素。 在十字链表中,同一行的元素通过right域链接成一单链表。同一列的元素通过down 域链接成一单链表。...这样,矩阵中任一元素M[i][j]所对应的结点既处在i行的行链表上,又处在j列的列链表上,这好像是处在一十字交叉路口上,所以称其为十字链表。

    1.7K40

    数据结构与算法系列2 线性表 链表的分类+使用java实现链表+链表源码详解

    数据结构与算法系列2.2 线性表 什么是链表?...链表是一种物理存储单元上连续,顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表的链接次序实现的一系列节点组成,节点可以在运行时动态生成,每个节点包括两部分,一是村粗数据元素的数据域,一是存储指针的指针域...由于不必须按照顺序存储,链表在插入的时候可以达到o(1)的复杂读,比另一种线性表顺序表快得多,但是查找一节点或者访问特定编号的节点则需要O(n)的时间,而线性表和顺序表相应的时间复杂度分别是O(logn...单向链表 其特点是链表的连接方向是单向的,对链表的访问要通过顺序从头部开始,链表是使用指针进行构造的链表,又称为结点列表,因为链表是由一结点组装起来的;其中每个结点都有指针成员变量指向列表中的下一结点...获取index位置的元素 @Override public E get(int index) { return node(index).element; } 设置

    62220
    领券