python - 如何根据给定行中第 3 次出现的值获取列？

Question

我需要创建一个包含 10 列( float )的数据框，并且我需要确保每一行都有 5 个 Nan 值。

Data Frame Which I want to create 

A    B    C     D     E     F     G     H    I    J   
1.0  Nan  2.0   Nan   Nan   Nan   Nan   5.0  6.0  7.0
Nan  Nan  Nan   3.0   5.0   Nan   Nan   5.0  6.0  7.0
1.0   2.0  3.0   5.0   8.0   Nan   Nan   Nan  Nan  Nan
1.0   Nan  3.0   Nan  8.0   10.0  Nan   12.0  Nan  Nan

我想创建这种类型的数据集，其中每行有 5 个 NAN 值和 5 个有效值。我想为系列中的每一行返回第 3 次出现 Nan 值的列值。

  Expected Output 
  E (it has 3rd occurrence of Nan value in 1st row) 
  C (it has 3rd occurrence of Nan value in 2nd row)
  H (it has 3rd occurrence of Nan value in 3rd row)
  G (it has 3rd occurrence of Nan value in 4th row)

Answer 1

使用 cumsum 和 argmax

df.columns[np.argmax(df.isnull().cumsum(1).eq(3).values,1)]
Out[788]: Index(['E', 'C', 'H', 'G'], dtype='object')

用于创建数据框

df=pd.DataFrame(np.random.randn(4, 10),columns=list('ABCDEFGHIJ'))
for x in range(len(df)):
    df.iloc[x,np.random.choice(10, 5, replace=False)]=np.nan
df
Out[783]: 
          A         B         C         D   E         F         G         H  \
0  1.263644       NaN -0.427018       NaN NaN  0.160732  0.033323 -1.285068   
1       NaN  2.713568 -0.964603  1.456543 NaN       NaN  0.201837  1.034501   
2       NaN       NaN       NaN -0.262311 NaN  0.361472 -0.089562  0.478207   
3       NaN  1.497916 -0.324090       NaN NaN       NaN  0.711363 -0.094587   
    I         J  
0 NaN       NaN  
1 NaN       NaN  
2 NaN  0.944062  
3 NaN -0.298129