您可以使用isnull 方法查找您在哪些索引中拥有NaN 值,然后对于当前步骤,您可以将您的索引与下一个进行比较:
In [48]: s.index[s.isnull()]
Out[48]: Int64Index([3, 4, 5, 9, 10, 11], dtype='int64')
您也可以使用first_valid_index 查找第一个非NaN 值,例如:
In [49]: s[4:]
Out[49]:
4 NaN
5 NaN
6 7
7 8
8 9
9 NaN
10 NaN
11 NaN
12 10
13 10
dtype: float64
In [50]: s[4:].first_valid_index()
Out[50]: 6
编辑
如果你想要一个整数索引,你可以使用熊猫索引中的get_loc:
b = s[4:]
In [156]: b
Out[156]:
4 NaN
5 NaN
6 7
7 8
8 9
9 NaN
10 NaN
11 NaN
12 10
13 10
dtype: float64
In [157]: b.first_valid_index()
Out[157]: 6
In [158]: b.index.get_loc(b.first_valid_index())
Out[158]: 2
EDIT2
您可以使用get_indexer 来获取您拥有NaNs 以及您拥有有效值的所有索引:
import string
s = pd.Series([5, 6, 5, np.nan, np.nan, np.nan, 7, 8, 9, np.nan, np.nan, np.nan, 10, 10], index = list(string.ascii_letters[:len(s.index)]))
In [216]: s
Out[216]:
a 5
b 6
c 5
d NaN
e NaN
f NaN
g 7
h 8
i 9
j NaN
k NaN
l NaN
m 10
n 10
dtype: float64
valid_indx = s.index.get_indexer(s.index[~s.isnull()])
nan_indx = s.index.get_indexer(s.index[s.isnull()])
In [220]: valid_indx
Out[220]: array([ 0, 1, 2, 6, 7, 8, 12, 13])
In [221]: nan_indx
Out[221]: array([ 3, 4, 5, 9, 10, 11])
或者最简单的方法是np.where:
In [222]: np.where(s.isnull())
Out[222]: (array([ 3, 4, 5, 9, 10, 11], dtype=int32),)
In [223]: np.where(~s.isnull())
Out[223]: (array([ 0, 1, 2, 6, 7, 8, 12, 13], dtype=int32),)