Python | Серия панд. Last_valid_index ()

Опубликовано: 27 Марта, 2022

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 pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(["New York", "Chicago", "Toronto", None, "Rio"])
  
# Create the Index
index_ = ["City 1", "City 2", "City 3", "City 4", "City 5"
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(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 index
result = sr.last_valid_index()
  
# Print the result
print(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 pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([19.5, 16.8, None, 22.78, 16.8, 20.124, None, None, None])
  
# Print the series
print(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 index
result = sr.last_valid_index()
  
# Print the result
print(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.