以下是一个代码示例,展示了如何按照分组函数后获取第一个非空值:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
'Value': [None, 2, 3, None, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按照分组函数后获取第一个非空值
result = df.groupby('Group')['Value'].apply(lambda x: x.dropna().iloc[0] if not x.isnull().all() else None)
print(result)
输出结果为:
Group
A 2.0
B 3.0
C 5.0
Name: Value, dtype: float64
在这个示例中,我们首先创建了一个包含分组和值的数据集。然后,我们使用groupby
函数按照"Group"列进行分组。接下来,我们使用apply
函数对每个分组中的"Value"列进行操作。
在apply
函数中,我们使用了一个lambda
函数。首先,我们使用dropna
函数删除每个分组中的空值。然后,我们使用iloc[0]
选择第一个非空值。最后,使用if not x.isnull().all() else None
来处理分组中所有值都为空的情况。
最终,我们得到了按照分组函数后获取第一个非空值的结果。
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