如何使用 Pandas 的 series.last_valid_index() 方法从 Series 对象中检索最后一个有效索引？

Pandas 的 series.last_valid_index() 方法用于从给定的 Series 对象中获取最后一个有效元素的索引。这意味着 last_valid_index() 方法返回 Series 中最后一个非空元素的索引。

它将根据 Series 索引的类型返回单个标量，如果给定的 Series 所有值都为 null/NA 或为空，则返回 None。该方法没有任何参数。

示例 1

让我们创建一个 Pandas Series 对象，并使用 last_valid_index() 方法检索最后一个有效索引。

# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np

# create a series
s = pd.Series([None, 34, np.nan, 87], index=list('pqrs'))
print(s)

# apply last_valid_index() method
result = s.last_valid_index()

print("Result:")
print(result)

输出

输出如下所示：

p    NaN
q    34.0
r    NaN
s    87.0
dtype: float64

Result:
s

对于以上示例，最后一个有效索引为“s”，因为索引位置 s 处的元素不是 Null/NA 值。

示例 2

这里，让我们取一个空 Series 对象，看看 last_valid_index() 方法对于空 Series 如何工作。

# importing packages
import pandas as pd

# create an empty series
sr = pd.Series([])
print(sr)

# apply last_valid_index() method
result = sr.last_valid_index()

print("Result:")
print(result)

输出

输出如下所示：

Series([], dtype: float64)

Result:
None

last_valid_index() 方法对于空 Series 对象返回 None。

示例 3

在以下示例中，我们创建了一个 Pandas Series 对象，其中所有值都为 Null/Nan，并应用了 last_valid_index() 方法来获取最后一个有效索引。

# importing packages
import pandas as pd
import numpy as np

# create a series
sr = pd.Series([None, np.nan])
print(sr)

# apply last_valid_index() method
result = sr.last_valid_index()

print("Result:")
print(result)

输出

输出如下所示：

0    NaN
1    NaN
dtype: float64

Result:
None

对于此示例，last_valid_index() 方法返回 None，因为给定的 Series 对象中没有有效的元素。

Gireesha Devara

更新于: 2022年3月7日

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