根据与合法值(而非 NaN)相对应的索引号自动查找不同点的值,因为根据我放置在初始数据上的函数,整个数据中会有许多 NaN。
我有一个 DataFrame(名为“future”),我在其中选择了整个(743 个初始行)的相对最小值/最大值的特定点,并且能够将这些最小值/最大值的索引点放入数组并将它们添加到 ' graph' dataframe ('closemin', 'closemax', 'rsimin', 'rsimax')数组的值由'graph' DataFrame 中它们各自列中的这些最小值/最大值的索引点组成。
我试图找到相对接近的最小/最大值之间的斜率,然后将其与 RSIE14 在相同索引点的斜率进行比较。我可以很容易地找到索引点,但没有一种方法可以自动执行该过程 - 我需要其他数据集,因为这些相对最小/最大点之间的 NaN 值会经常变化。 例如,在下图中,索引号 351 和 340 处有相对“closemin”。我想自动获取这些索引点,然后同时获取 RSIE14 数据的相同索引点(351 和 340),以便我可以自动找到两者的斜率。
最佳答案
当您遍历这些行时,您需要引用适用于两个数据帧的公共(public)索引。在我这里的示例中,我有两个具有不同数据但引用相同索引的数据框。假设一个数据帧引用关闭数据,另一个引用关闭最小数据。
它是这样工作的:
import pandas as pd
import random
my_randoms = [random.sample(range(100), 10), random.sample(range(100), 10)]
my_other_randoms = [random.sample(range(100), 10), random.sample(range(100), 10)]
first_dataframe = pd.DataFrame(my_randoms).T
second_dataframe = pd.DataFrame(my_other_randoms).T
print(first_dataframe)
print("----")
print(second_dataframe)
print("----")
for index, row in first_dataframe.iterrows():
print(f"Index of current row: {index} \n"
f"Values of current row: {row.values}\n"
f"Values on same row other DF: {second_dataframe.iloc[index].values}\n"
f"----")
输出:
0 1
0 90 61
1 99 88
2 15 56
3 17 37
4 95 93
5 23 43
6 68 14
7 7 9
8 97 2
9 53 91
----
0 1
0 6 88
1 21 51
2 2 50
3 38 40
4 11 67
5 57 80
6 9 41
7 88 47
8 41 72
9 42 52
----
Index of current row: 0
Values of current row: [90 61]
Values on same row other DF: [ 6 88]
----
Index of current row: 1
Values of current row: [99 88]
Values on same row other DF: [21 51]
----
Index of current row: 2
Values of current row: [15 56]
Values on same row other DF: [ 2 50]
----
Index of current row: 3
Values of current row: [17 37]
Values on same row other DF: [38 40]
----
Index of current row: 4
Values of current row: [95 93]
Values on same row other DF: [11 67]
----
Index of current row: 5
Values of current row: [23 43]
Values on same row other DF: [57 80]
----
Index of current row: 6
Values of current row: [68 14]
Values on same row other DF: [ 9 41]
----
Index of current row: 7
Values of current row: [7 9]
Values on same row other DF: [88 47]
----
Index of current row: 8
Values of current row: [97 2]
Values on same row other DF: [41 72]
----
Index of current row: 9
Values of current row: [53 91]
Values on same row other DF: [42 52]
----
关于python - 自动查找非 nan 值及其对应的索引点,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55105175/