在python的'for'循环中计算NaN答案

【问题标题】：counting NaNs in 'for' loop in python在python的'for'循环中计算NaN
【发布时间】：2019-02-02 06:10:08
【问题描述】：

我正在尝试迭代 df 中的行并在某个值为 NaN 或 0 时计算连续行，如果该值将从 NaN 或 0 更改，则重新开始计数。我想得到这样的东西：

Value  Period
0      1
0      2
0      3
NaN    4
21     NaN
4      NaN
0      1
0      2
NaN    3

我编写了一个函数，它接受一个数据框作为参数，并用一个表示计数的附加列返回它：

def calc_period(df):
    period_x = []
    sum_x = 0
    for i in range(1,df.shape[0]):
        if df.iloc[i,0] == np.nan or df.iloc[i,0] == 0:
            sum_x += 1
            period_x.append(sum_x)
        else:
            period_x.append(None)
            sum_x = 0
    period_x.append(sum_x)
    df['period_x'] = period_x
    return df

当值为 0 时，该函数运行良好。但当值为 NaN 时，计数也是 NaN，我得到以下结果：

Value  Period
0      1
0      2
0      3
NaN    NaN
NaN    NaN

【问题讨论】：

你不能 replace NaNs with 0s 使用 fillna

标签： python-3.x pandas numpy nan

【解决方案1】：

这是您的代码的修改版本：

import pandas as pd
import numpy as np
import math

def is_nan_or_zero(val):
    return math.isnan(val) or val == 0

def calc_period(df):
    is_first_nan_or_zero = is_nan_or_zero(df.iloc[0, 0])
    period_x = [1 if is_first_nan_or_zero else np.nan]
    sum_x = 1 if is_first_nan_or_zero else 0
    for i in range(1,df.shape[0]):
        val = df.iloc[i,0]
        if is_nan_or_zero(val):
            sum_x += 1
            period_x.append(sum_x)
        else:
            period_x.append(None)
            sum_x = 0
    df['period_x'] = period_x
    return df

有 2 个修复：

将df.iloc[i,0] == np.nan 替换为math.isnan(val)
删除最后的period_x.append(sum_x)，并添加第一个周期值（因为我们从第二个值开始迭代）

【讨论】：