pandas.DataFrame.first_valid_index#

DataFrame.first_valid_index()[источник]#

Возвращает индекс первого не-NA значения или None, если не-NA значение не найдено.

Возвращает:

тип индекса

Примеры

Для Series:

>>> s = pd.Series([None, 3, 4])
>>> s.first_valid_index()
1
>>> s.last_valid_index()
2

>>> s = pd.Series([None, None])
>>> print(s.first_valid_index())
None
>>> print(s.last_valid_index())
None

Если все элементы в Series являются NA/null, возвращает None.

>>> s = pd.Series()
>>> print(s.first_valid_index())
None
>>> print(s.last_valid_index())
None

Если Series пуст, возвращает None.

Для DataFrame:

>>> df = pd.DataFrame({'A': [None, None, 2], 'B': [None, 3, 4]})
>>> df
     A      B
0  NaN    NaN
1  NaN    3.0
2  2.0    4.0
>>> df.first_valid_index()
1
>>> df.last_valid_index()
2

>>> df = pd.DataFrame({'A': [None, None, None], 'B': [None, None, None]})
>>> df
     A      B
0  None   None
1  None   None
2  None   None
>>> print(df.first_valid_index())
None
>>> print(df.last_valid_index())
None

Если все элементы в DataFrame являются NA/null, возвращает None.

>>> df = pd.DataFrame()
>>> df
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
>>> print(df.first_valid_index())
None
>>> print(df.last_valid_index())
None

если один из DataFrame был пустым или содержал только значения NA, его тип данных был