如何在 Pandas Data Frame 行中查找最后一个索引并使用列信息倒数？

【问题标题】：How to find last index in Pandas Data Frame row and count backwards using column information?如何在 Pandas Data Frame 行中查找最后一个索引并使用列信息倒数？
【发布时间】：2019-01-19 14:09:48
【问题描述】：

例如：

如果我有这样的数据框：

      20  40  60  80  100  120  140
 1    1   1   1  NaN  NaN  NaN  NaN
 2    1   1   1   1    1   NaN  NaN
 3    1   1   1   1   NaN  NaN  NaN
 4    1   1  NaN NaN   1    1    1

如何找到每行中的最后一个索引，然后计算经过的列的差异，以便得到类似的结果？

      20  40  60  80  100  120  140
 1    40  20   0  NaN  NaN  NaN  NaN
 2    80  60  40  20    0   NaN  NaN
 3    60  40  20  0    NaN  NaN  NaN
 4    20  0   NaN NaN   40  20   0

【问题讨论】：

标签： python pandas python-2.7

【解决方案1】：

您可以尝试转置数据帧，然后只计算非空值和最后设置 1

#bit of complex procedure, solution involving with.
def fill_values(df):
    df = df[::-1]
    a = df == 1
    b = a.cumsum()
    #Function in counting the cummulative not null values
    arr = np.where(a, b-b.mask(a).ffill().fillna(0).astype(int), 1)
    return (b-b.mask(a).ffill().fillna(0).astype(int))[::-1]*20
df.apply(fill_values,1).replace(0,np.nan)-20

输出：

    20      40      60    80    100     120 140
1   40.0    20.0    0.0   NaN   NaN     NaN NaN
2   80.0    60.0    40.0  20.0  0.0     NaN NaN
3   60.0    40.0    20.0  0.0   NaN     NaN NaN
4   20.0    0.0     NaN   NaN   40.0    20.0    0.0

【讨论】：

感谢您的帮助！