从pandas DataFrame返回最后一个有效（非null）值

Question

假设我有一个dataframe如下：

      a      b
0    11      A
1    -2      A
2     3      A
3    NA      A
4   0.5      B
5    NA      B
6    -9      B

我可以用'b'创建一个组。 有没有一种快速的方法来获得每组中'a'的最后一个非NA值？ 在这种情况下，对于A组为3，对于B组为-9。

（在这种情况下，系列'a'按给定的顺序排序，但情况可能并非如此。可能有另一列'c'，根据该列定义'last'。）

我通过查看groups.groups dict编写了自己的循环代码。 但显然，鉴于我庞大的数据集，效率非常低。 我认为这可以非常直接地完成 - 也许我对熊猫太新手了:-)

Answer 1

我最近为此添加了一个github问题： https ： //github.com/pydata/pandas/issues/1043

在此期间，你可以这样做：

def get_last_valid(series):
    return series.dropna().iget(-1)

df.groupby('b')['a'].apply(get_last_valid)