Python | Серия панд. Last_valid_index ()
Серия Pandas - это одномерный массив ndarray с метками осей. Этикетки не обязательно должны быть уникальными, но должны быть хешируемого типа. Объект поддерживает индексирование как на основе целых чисел, так и на основе меток и предоставляет множество методов для выполнения операций, связанных с индексом.
Pandas Series.last_valid_index() function return index for the last non-NA/null value in the given series object.
Syntax: Series.last_valid_index()
Parameter : None
Returns : scalar
Example #1: Use Series.last_valid_index() function to return the last valid index of the given series object.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Creating the Seriessr = pd.Series(["New York", "Chicago", "Toronto", None, "Rio"]) # Create the Indexindex_ = ["City 1", "City 2", "City 3", "City 4", "City 5"] # set the indexsr.index = index_ # Print the seriesprint(sr) |
Выход :

Now we will use Series.last_valid_index() function to return the last valid index of the given series object.
# return the last valid indexresult = sr.last_valid_index() # Print the resultprint(result) |
Выход :

As we can see in the output, the Series.last_valid_index() function has returned the last valid index in the given series object.
Example #2: Use Series.last_valid_index() function to return the last valid index of the given series object.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Creating the Seriessr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, 16.8, 20.124, None, None, None]) # Print the seriesprint(sr) |
Выход :

Now we will use Series.last_valid_index() function to return the last valid index of the given series object.
# return the last valid indexresult = sr.last_valid_index() # Print the resultprint(result) |
Output :
As we can see in the output, the Series.last_valid_index() function has returned the last valid index in the given series object.
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.