标签：pandas dataframe python

我正在尝试计算熊猫数据框中每列中值的变化次数.除了NaN之外,我编写的代码非常有用：如果一列包含两个后续的NaN,则将其视为值的更改,这是我不希望的.我该如何避免呢？

我做如下(感谢unutbu’s answer)：

import pandas as pd
import numpy as np

frame = pd.DataFrame({
    'time':[1234567000 , np.NaN, np.NaN],
    'X1':[96.32,96.01,96.05],
    'X2':[23.88,23.96,23.96]
},columns=['time','X1','X2']) 

print(frame)

changes = (frame.diff(axis=0) != 0).sum(axis=0)
print(changes)

changes = (frame != frame.shift(axis=0)).sum(axis=0)
print(changes)

返回：

           time     X1     X2
0  1.234567e+09  96.32  23.88
1           NaN  96.01  23.96
2           NaN  96.05  23.96

time    3
X1      3
X2      2
dtype: int64

time    3
X1      3
X2      2
dtype: int64

相反,结果应该是(请注意时间列中的更改)：

time    2
X1      3
X2      2
dtype: int64

解决方法:

change = (frame.fillna(0).diff() != 0).sum()

输出：

time    2
X1      3
X2      2
dtype: int64

NaN为“truthy”.将NaN更改为零,然后求值.

nan - nan = nan

nan != 0  = True

fillna(0)

0 - 0 = 0

0 != 0 = False

标签：pandas,dataframe,python
来源： https://codeday.me/bug/20191111/2018050.html

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