如果存在，如何为每行返回最低的非 nan 值答案

【问题标题】：How to return the lowest non nan value for each row if present如果存在，如何为每行返回最低的非 nan 值
【发布时间】：2019-11-29 19:24:59
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

        import pandas as pd
        import numpy as np
        data = [[np.nan, np.nan, np.nan], [np.nan, '1987-09-01', np.nan], [np.nan, '1987-09-01', '1988-09-01']]
        df = pd.DataFrame(data, columns = ['1', '2', '3'])

我的目标如下：

对于第一行，我想返回 nan 值
对于第二行，我想返回日期
对于第三行，我想返回 最早的日期 ('1987-09-01') 并返回包含两个的行的 index值（在本例中为 2）

第一次尝试

       df.stack().groupby(level = 0).first()

但这会导致只返回每行遇到的第一个日期，并删除完整的 nan 行。

提前感谢您的帮助。如果有任何问题，请告诉我！

【问题讨论】：

使用 dropna=false 时使用堆栈 df.stack(dropna=False).groupby(level = 0).first() ，这不会删除完整的 nan 行，但是，它无法找到最小日期，因为日期是字符串。

标签： python pandas

【解决方案1】：

将列转换为日期时间并通过min获取每行最旧的日期：

s = df.apply(pd.to_datetime).min(axis=1)
print (s)
0          NaT
1   1987-09-01
2   1987-09-01
dtype: datetime64[ns]

【讨论】：

看答案我觉得我不知道 min 是如何精确工作的