下面是我為了回傳最后一個數值而制作的函式：
def DerniereValeur(DF):
for i in range(1,100):
print(DF[-i])
if DF[-i].isnumeric():
ValeurARetourner = DF[-i]
break
return ValeurARetourner
DF 的樣子：
| 第一個例子 | 第二個例子 |
|---|---|
| 28.32 | 18.32 |
| 60.2751 | 鈉 |
輸出除外
DerniereValeur(FirstExample)
> Returns 60.2751
DerniereValeur(SecondExample)
> Returns 18.32
錯誤資訊
AttributeError: 'float' 物件沒有屬性 'isnumeric'
除錯資訊
扔在DerniereValeur(FirstExample)
線 ：if DF[-i].isnumeric():
在哪里DF[-i]=60.2751
DF
Unnamed: 2 100
Unnamed: 3 100.5425
Unnamed: 4 101.01144
Unnamed: 5 101.97366
Unnamed: 6 102.27216
Unnamed: 1257 60.97918
Unnamed: 1258 60.568195
Unnamed: 1259 61.285896
Unnamed: 1260 61.92188
Unnamed: 1261 60.62751
uj5u.com熱心網友回復：
您可以dropna在感興趣的列上使用，然后取該列中最后一個剩余的值，檢查IndexError是否沒有非 NaN 值：
def DerniereValeur(DF):
try:
return DF.dropna().iat[-1]
except IndexError:
return np.NaN
df = pd.DataFrame({
'FirstExample': [28.32, 60.2751],
'SecondExample': [18.32, np.NaN],
'ThirdExample': [np.NaN, np.NaN]
})
DerniereValeur(df['FirstExample'])
DerniereValeur(df['SecondExample'])
DerniereValeur(df['ThirdExample'])
輸出：
60.2751
18.32
nan
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