Python Pandas DataFrame asof方法用法及代码示例

例子

基本用法

考虑以下 DataFrame ：

df = pd.DataFrame({"A":[3,4,pd.np.NaN,2], "B":[5,6,7,8]}, index=[10,20,30,40])
df



    A    B
10  3.0  5
20  4.0  6
30  NaN  7
40  2.0  8

请注意 DataFrame 的索引是如何排序的。这是使用该方法的前提条件。

要获取索引值 35(含)之前没有 NaN 的最后一行：

df.asof(35)



A    4.0
B    6.0
Name: 35, dtype: float64

在这里，我们获得第二行(索引为 20 的行)。索引值为 40 的第 4 行被忽略，因为它超出了 35 的指定索引值。

日期作为索引

考虑以下带有 DatetimeIndex 的 DataFrame ：

my_index = pd.DatetimeIndex(["2020-12-24", "2020-12-25", "2020-12-26", "2020-12-27"])
df = pd.DataFrame({"A":[3,4,pd.np.NaN,2], "B":[5,6,7,8]}, index=my_index)
df



            A    B
2020-12-24  3.0  5
2020-12-25  4.0  6
2020-12-26  NaN  7
2020-12-27  2.0  8

这里，索引值是日期，同样是经过排序的。

要获取两个特定日期(含)之前不带 NaN 的最后一行：

my_where = pd.DatetimeIndex(["2020-12-24", "2020-12-26"])
df.asof(my_where)



            A    B
2020-12-24  3.0  5.0
2020-12-26  4.0  6.0

请注意以下事项：

• 第二行返回 2020-12-25 的行值。这是因为 2020-12-26 的行值包含 NaN ，因此下一个候选者是 2020-12-25 的行值，其中不包含任何 NaN 。

• 返回的DataFrame的新索引值是您在参数中指定的值。