Pandas 最近的“N”非 NA 值

Question

我有一个 dataframe：

2019-03-13 11:30:00+08:00       NaN       NaN  0.001143
2019-03-13 15:00:00+08:00       NaN       NaN       NaN
2019-03-14 01:00:00+08:00  0.003653       NaN       NaN
2019-03-14 10:15:00+08:00       NaN -0.002743       NaN
2019-03-14 11:30:00+08:00       NaN       NaN  0.000229
2019-03-14 15:00:00+08:00       NaN       NaN       NaN
2019-03-15 01:00:00+08:00 -0.000229       NaN       NaN
2019-03-15 10:15:00+08:00       NaN  0.003211       NaN
2019-03-15 11:30:00+08:00       NaN       NaN -0.006192
2019-03-15 15:00:00+08:00       NaN       NaN       NaN

有没有办法在不循环的情况下为每列获取最新的 N=2 值？ 即，跳过所有NaN 。 存在一个last_valid_index() ，但它只获取最后一个值。 最好能重新索引 dataframe 日期时间，以便它们对齐。 这可能吗？

预期 Output：

   1  0.003653  -0.002743     0.000229
   2  -0.000229  0.003211    -0.006192

Answer 1

IIUC

df.apply(lambda x : sorted(x,key=pd.notnull)).iloc[-2:]
                   1         2         3
2019-03-15  0.003653 -0.002743  0.000229
2019-03-15 -0.000229  0.003211 -0.006192