我正在尋找如何向 df 添加一列，該列包含非 NaN 或 Null 的第一列的列名。示例：基于列“A”、“B”、“C”、“D”的列“第一”
Name A B C D First
Alex 100 Nan Null NaN A
Michael 300 400 Null Null A
Steve Null 100 100 100 B
John Null Null Nan Null Null
uj5u.com熱心網友回復：
將Null, Nan值轉換為錯誤值，并在必要時Name進行索引，然后測驗DataFrame.notna并獲取第一個匹配的列 by ，如果每行所有s，則DataFrame.idxmax最后設定：NaNNaN
df = df.replace(['Null', 'Nan'], np.nan)
df = df.set_index('Name')
m = df.notna()
df['First'] = m.idxmax(axis=1).where(m.any(axis=1))
print (df)
A B C D First
Name
Alex 100 Nan NaN NaN A
Michael 300 400 NaN NaN A
Steve NaN 100 100 100 B
John NaN NaN NaN NaN NaN
如果需要原始值而不替換：
df = df.set_index('Name')
m = df.isin(['Null', 'Nan']) | df.isna()
df['First'] = (~m).idxmax(axis=1).mask(m.all(axis=1), 'Null')
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標籤：Python熊猫
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