パンダのデータフレームで最大連続ヌル行を取得

Question

私は、今後の研究のために、開始日と終了日までにヌル行のより大きなシーケンスを取得する必要があるDataFrameを持っています。私のインデックスはDatatimeIndexオブジェクトで、データフレームは、次のようになります。

      C Instalation N Serial Number D Register Read \ 
Z Ts Read                  
2016-12-25 00:00:00 PT0002000080299561BD 10101516046456    A+ 
2016-12-25 00:15:00 PT0002000080299561BD 10101516046456    A+ 
2016-12-25 00:30:00 PT0002000080299561BD 10101516046456    A+ 
2016-12-25 00:45:00 PT0002000080299561BD 10101516046456    A+ 
2016-12-25 01:00:00 PT0002000080299561BD 10101516046456    A+ 

        M Read D Read Unit 
Z Ts Read        
2016-12-25 00:00:00 0,002   kWh 
2016-12-25 00:15:00 0,002   kWh 
2016-12-25 00:30:00 0,002   kWh 
2016-12-25 00:45:00 0,002   kWh 
2016-12-25 01:00:00 0,002   kWh 

NaN値が列データフレーム、問題なしに散在することができます。しかし、彼らが連続していれば私は気にします。そして、その場合、少なくとも1つのNaN値を持つ各行について、開始と終了の両方を知りたい場合は、indexと2つの範囲の差を計算します。最終的に私はより大きな範囲を取得したい。

これは可能ですか？

Answer 1

はわからない私は、Qを100％理解しますが、多分これはあなたが望むものである：

df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3, np.nan, np.nan, np.nan, 7, 8], "b": [1, 2, 3, np.nan, 5, 6, 7, 8]} 

print df 

    a b 
0 1.0 1.0 
1 2.0 2.0 
2 3.0 3.0 
3 NaN NaN 
4 NaN 5.0 
5 NaN 6.0 
6 7.0 7.0 
7 8.0 8.0 

counts = df.isnull() 
counts[~counts] = np.nan 
print counts 

    a b 
0 NaN NaN 
1 NaN NaN 
2 NaN NaN 
3 1.0 1.0 
4 1.0 NaN 
5 1.0 NaN 
6 NaN NaN 
7 NaN NaN 

runs = counts.cumsum() 
print runs 

    a b 
0 NaN NaN 
1 NaN NaN 
2 NaN NaN 
3 1.0 1.0 
4 2.0 NaN 
5 3.0 NaN 
6 NaN NaN 
7 NaN NaN 

runs.max(axis=0) 

a 3.0 
b 1.0 
dtype: float64