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我有一个 DataFrame df，其中包含 2014 年到 2018 年的一些国家统计数据。一些国家/地区每年都有值，而一些国家/地区缺少一些。DataFrame 如下所示：

countryName   2014    2015    2016    2017    2018
Afghanistan     ..      ..     281      ..      ..
Albania         ..      ..      ..     891     901
Algeria        791     801     804     817     820
...

我只想保留最新的数据值，所以对于上面的 DataFrame，结果应该是：

countryName   value
Afghanistan     281 # the most recent value from 2016
Albania         901 # the most recent value from 2018
Algeria         820 # the most recent value from 2018
...
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2 回答 2

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您可以使用列轴上的前向填充来获取最后一个数值

data = [{'countryName': 'Afghanistan',
  '2014': nan,
  '2015': nan,
  '2016': 281.0,
  '2017': nan,
  '2018': nan},
 {'countryName': 'Albania',
  '2014': nan,
  '2015': nan,
  '2016': nan,
  '2017': 891.0,
  '2018': 901.0},
 {'countryName': 'Algeria',
  '2014': 791.0,
  '2015': 801.0,
  '2016': 804.0,
  '2017': 817.0,
  '2018': 820.0}]

df = pd.DataFrame(data)

    df.ffill(1).iloc[:, [0, -1]].set_axis(['countryName', 'value'], axis=1)

   countryName  value
0  Afghanistan  281.0
1      Albania  901.0
2      Algeria  820.0
于 2021-04-07T09:03:04.380 回答
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你可以这样做：

假设你的 df 是

 countryName   2014   2015   2016   2017 2018
0  Afghanistan    NaN    NaN  281.0    NaN   ..
1      Albania    NaN    NaN    NaN  891.0  901
2      Algeria  791.0  801.0  804.0  817.0  820

然后

df['LastValue'] = df.iloc[:, 1:].ffill(axis=1).iloc[:, -1]

生产

 countryName   2014   2015   2016   2017   2018  LastValue
0  Afghanistan    NaN    NaN  281.0    NaN    NaN      281.0
1      Albania    NaN    NaN    NaN  891.0  901.0      901.0
2      Algeria  791.0  801.0  804.0  817.0  820.0      820.0
于 2021-04-07T08:54:59.107 回答