Tengo DataFrame a la vista Namey Datecon valores de peso en las celdas:
Name Jan17 Jun18 Dec18 Apr19 count
Nick 0 1.7 3.7 0 2
Jack 0 0 2.8 3.5 2
Fox 0 1.7 0 0 1
Rex 1.0 0 3.0 4.2 3
Snack 0 0 2.8 4.4 2
Yosee 0 0 0 4.3 1
Petty 0.5 1.3 2.8 3.5 4
Starty Finishdebe agregarse al dataFrame en referencia a la siguiente definición:
Startprimer valor distinto de cero en la fila comenzó desde la Jan17columna hastaApr19Finishprimer valor distinto de cero en secuencia Apr19hastaJan17Además, si la fila tiene solamente un valor distinto de cero en la fila a continuación, Starty Finishson lo mismo.
Para encontrar el primer elemento distinto de cero en la fila, intenté data[col].keys, np.argmax()y funciona como se esperaba.
date_col_list = ['Jan17','Jun18','Dec18', 'Apr19']
data['Start']=data[date_col_list].keys([np.argmax(data[date_col_list].values!=0, axis=1)]
El resultado es:
Name Jan17 Jun18 Dec18 Apr19 count Start
Nick 0 1.7 3.7 0 2 Jun18
Jack 0 0 2.8 3.5 2 Dec18
Fox 0 1.7 0 0 1 Jun18
Rex 1.0 0 3.0 4.2 3 Jan18
Snack 0 0 2.8 4.4 2 Dec18
Yosee 0 0 0 4.3 1 Apr19
Petty 0.5 1.3 2.8 3.5 4 Jan17
Para detectar valores para la Finishcolumna intenté usar: np.apply_along_axiscomo:def func_X(i): return np.argmax(np.where(i!=0))
np.apply_along_axis(func1d = func_X, axis=1, arr=data[date_col_list].values)
El resultado es un error: 'tuple' object has no attribute 'argmax'
El marco de datos esperado es:
Name Jan17 Jun18 Dec18 Apr19 count Start Finish
Nick 0 1.7 3.7 0 2 Jun18 Dec18
Jack 0 0 2.8 3.5 2 Dec18 Apr19
Fox 0 1.7 0 0 1 Jun18 Jun18
Rex 1.0 0 3.0 4.2 3 Jan18 Apr19
Snack 0 0 2.8 4.4 2 Dec18 Apr19
Yosee 0 0 0 4.3 1 Apr19 Apr19
Petty 0.5 1.3 2.8 3.5 4 Jan17 Apr19
¿Cómo puedo encontrar Finishen referencia al valor distinto de cero en dirección desde la última columna ( Apr19) a la primera ( Jan17)?
first_valid_index y last_valid_indexd = df.mask(df == 0).drop(['Name', 'count'], 1)
df.assign(
Start=d.apply(pd.Series.first_valid_index, 1),
Finish=d.apply(pd.Series.last_valid_index, 1)
)
Name Jan17 Jun18 Dec18 Apr19 count Start Finish
0 Nick 0.0 1.7 3.7 0.0 2 Jun18 Dec18
1 Jack 0.0 0.0 2.8 3.5 2 Dec18 Apr19
2 Fox 0.0 1.7 0.0 0.0 1 Jun18 Jun18
3 Rex 1.0 0.0 3.0 4.2 3 Jan17 Apr19
4 Snack 0.0 0.0 2.8 4.4 2 Dec18 Apr19
5 Yosee 0.0 0.0 0.0 4.3 1 Apr19 Apr19
6 Petty 0.5 1.3 2.8 3.5 4 Jan17 Apr19
stack entonces groupbyd = df.mask(df == 0).drop(['Name', 'count'], 1)
def fl(s): return s.xs(s.name).index[[0, -1]]
s, f = d.stack().groupby(level=0).apply(fl).str
df.assign(Start=s, Finish=f)
Name Jan17 Jun18 Dec18 Apr19 count Start Finish
0 Nick 0.0 1.7 3.7 0.0 2 Jun18 Dec18
1 Jack 0.0 0.0 2.8 3.5 2 Dec18 Apr19
2 Fox 0.0 1.7 0.0 0.0 1 Jun18 Jun18
3 Rex 1.0 0.0 3.0 4.2 3 Jan17 Apr19
4 Snack 0.0 0.0 2.8 4.4 2 Dec18 Apr19
5 Yosee 0.0 0.0 0.0 4.3 1 Apr19 Apr19
6 Petty 0.5 1.3 2.8 3.5 4 Jan17 Apr19
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