熊猫选择倒数第二列，这也不是 nan答案

【问题标题】：Pandas select the second to last column which is also not nan熊猫选择倒数第二列，这也不是 nan
【发布时间】：2016-10-23 16:18:18
【问题描述】：

我已尽我所能清理我的数据并在 Pandas 数据框中读取它们。所以问题是不同的文件有不同的列数，但它总是倒数第二个非 nan 列是我想要的。那么有没有办法把它们挑出来？以下是数据示例。

     ...    f       g      h      l
0    ...    39994  29.568  29.569 NaN  
1    ...    39994  29.568  29.569 NaN  
2    ...    39994  29.568  29.569 NaN

所以在这种情况下我想要列 g。所以在其他文件中，它可能是 f 或任何取决于最后的 nan 列数。但它总是倒数第二个非 nan 列是我需要的。感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： python pandas select nan

【解决方案1】：

与@piRSquared 类似的想法。本质上，使用loc 保留非空列，然后使用iloc 选择倒数第二个。

df.loc[:, ~df.isnull().all()].iloc[:, -2]

示例输入：

   a  b  c   d   e   f   g   h   i   j
0  0  3  6   9  12  15  18  21 NaN NaN
1  1  4  7  10  13  16  19  22 NaN NaN
2  2  5  8  11  14  17  20  23 NaN NaN

样本输出：

0    18
1    19
2    20
Name: g, dtype: int32

【讨论】：

谢谢，这正是我想要的。

【解决方案2】：

一个班轮

df.loc[:, :df.columns[(df.columns == df.isnull().all().idxmax()).argmax() - 2]]

   ...      f       g
0  ...  39994  29.568
1  ...  39994  29.568
2  ...  39994  29.568

可读

# identify null columns
nullcols = df.isnull().all()

# find the column heading for the first null column
nullcol = nullcols.idxmax()

# where is null column at
nullcol_position = (df.columns == nullcol).argmax()

# get column 2 positions prior
col_2_prior_to_null_col = df.columns[nullcol_position - 2]

# get dataframe
print df.loc[:, :col_2_prior_to_null_col]

【讨论】：

这很好解释，非常感谢。但根的回答给了我我想要的。很抱歉....我必须选择root的解决方案。
没问题。 @root 的答案更好。立即投票。