去找数据采集器？

Question

我有一个(三角形)数据框架i，e:DF1：

2016A   NaN NaN  2.5  6.5  NaN  NaN
2016B   NaN 5.32 6.3  NaN  NaN  NaN
2017A   NaN 9.4  5.6  NaN  NaN  NaN
2018B   4.5 NaN  5.6  NaN  NaN  NaN
2018C   NaN 6.5  4.3  NaN  NaN  NaN
2019A   5.3 NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

我必须为这个数据找到+ find 。

我试过这个代码：

df2= df1.iloc[:, ::-1].cumprod(axis=1).iloc[:, ::-1]

但结果与df1相同

结果应该是：

2016A   NaN NaN   16.25  6.5  NaN   NaN
2016B   NaN 33.51  6.3   NaN  NaN   NaN
2017A   NaN 52.64  5.6   NaN  NaN   NaN
2018B   25.2 NaN   5.6   NaN  NaN   NaN
2018C   NaN 27.95  4.3   NaN  NaN   NaN
2019A   5.3  NaN   NaN   NaN  NaN   NaN

谢谢你抽出时间:)

Answer 1

您的代码应该运行良好，但有一件事是必需的。不对第一栏进行计算：

>>> df.set_index(df.iloc[:, 0].name).iloc[:, ::-1].cumprod(axis=1).iloc[:, ::-1].reset_index()
       0     1       2      3    4   5   6
0  2016A   NaN     NaN  16.25  6.5 NaN NaN
1  2016B   NaN  33.516   6.30  NaN NaN NaN
2  2017A   NaN  52.640   5.60  NaN NaN NaN
3  2018B  25.2     NaN   5.60  NaN NaN NaN
4  2018C   NaN  27.950   4.30  NaN NaN NaN
5  2019A   5.3     NaN    NaN  NaN NaN NaN
>>> 

Answer 2

EDIT1：

首先，使用header=None避免将第一行数据转换为列名：

df1 = pd.read_excel(file, header=None)

有一个或多个非数字列，您可以通过以下方法找到它们：

print (df1.select_dtypes(exclude=np.number).columns)

如果所有列都应为数值型排除0, col1, col2，则使用：

df1 = df1.set_index([0, 'col1','col2']).apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

然后使用你的解决方案：

df2 = df1.iloc[:, ::-1].cumprod(axis=1).iloc[:, ::-1]

如果第一列不是索引：

lens = len(df1.columns)
df1.update(df1.iloc[:, lens:0:-1].cumprod(axis=1).iloc[:, lens:0:-1])
print (df1)
       0     1       2      3    4   5   6
0  2016A   NaN     NaN  16.25  6.5 NaN NaN
1  2016B   NaN  33.516   6.30  NaN NaN NaN
2  2017A   NaN  52.640   5.60  NaN NaN NaN
3  2018B  25.2     NaN   5.60  NaN NaN NaN
4  2018C   NaN  27.950   4.30  NaN NaN NaN
5  2019A   5.3     NaN    NaN  NaN NaN NaN

或按第一列创建index：

df1 = df1.set_index(df1.columns[0])
df2 = df1.iloc[:, ::-1].cumprod(axis=1).iloc[:, ::-1]