获取非NaN值的（索引，列）元组

Question

假设我有一个这样的数据表

pd.DataFrame([[1,np.nan,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,6,np.nan]])

这个函数应该返回一个包含元组的数组：

 [(0,0), (2,1)]

Answer 1

你可以使用numpy的两个函数，isnan和where：

>>> df = pd.DataFrame([[1,np.nan,np.nan],[np.nan,np.nan,np.nan],[np.nan,6,np.nan]])
>>> np.where(~np.isnan(df))
(array([0, 2]), array([0, 1]))

这样就能得到和上面一样的数据：

>>> inds = np.where(~np.isnan(df))
>>> zip(*inds)
[(0, 0), (2, 1)]

如果你用pandas自带的函数，你需要对所有的系列应用notnull()，然后再对数据框调用一个numpy的函数。

补充：显然，从0.13版本开始，pandas有了一个notnull函数可以直接用于数据框，如果你愿意，可以把所有的~np.isnan(df)替换成df.notnull()。