提问人：Sean R 提问时间：11/14/2023 更新时间：11/14/2023 访问量：58
在列名是 datetime 对象的 pandas 数据帧中，如何找到给定行的 True 值的最早实例？
In a pandas dataframe where the column names are datetime objects, how can I find the earliest instance of a True value for a given row?
问：
我有一个数据帧，其中列 ID 是 datetime 对象，值为 True 或 False
| 编号 | 2023-10-30 00:00:00 | 2023-11-01 00:00:00 | 2023-11-03 00:00:00 | 2023-11-06 00:00:00 | 2023-11-08 00:00:00 | 2023-11-13 00:00:00 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 加拿大 | 假 | 假 | 假 | 假 | 假 | 真 |
| 法国 | 假 | 假 | 假 | 假 | 真 | 真 |
| 阿根廷 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 |
| 澳大利亚 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 |
| 摩洛哥 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 |
| 埃塞俄比亚 | 假 | 假 | 假 | 假 | 真 | 真 |
| 尼泊尔 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 |
我想添加一个新列，用于标识给定行最早的 True 值出现的时间。例如，加拿大的第一次 True 入境发生在 11 月 13 日，而澳大利亚的首次入境发生在 10 月 30 日。最终输出如下所示：
| 编号 | 2023-10-30 00:00:00 | 2023-11-01 00:00:00 | 2023-11-03 00:00:00 | 2023-11-06 00:00:00 | 2023-11-08 00:00:00 | 2023-11-13 00:00:00 | 最早的真 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 加拿大 | 假 | 假 | 假 | 假 | 假 | 真 | 2023-11-13 00:00:00 |
| 法国 | 假 | 假 | 假 | 假 | 真 | 真 | 2023-11-08 00:00:00 |
| 阿根廷 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 | 2023-10-30 00:00:00 |
| 澳大利亚 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 | 2023-10-30 00:00:00 |
| 摩洛哥 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 | 2023-10-30 00:00:00 |
| 埃塞俄比亚 | 假 | 假 | 假 | 假 | 真 | 真 | 2023-11-08 00:00:00 |
| 尼泊尔 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 | 真 | 2023-10-30 00:00:00 |
关于如何实现这一目标的任何想法？
答：
3赞
Andrej Kesely
11/14/2023
#1
试试 idxmax：
# convert the columns to datetime (if necessary):
# df.columns = [df.columns[0], *pd.to_datetime(df.columns[1:])]
df["Earliest True"] = df.iloc[:, 1:].idxmax(axis=1)
print(df)
指纹：
id 2023-10-30 00:00:00 2023-11-01 00:00:00 2023-11-03 00:00:00 2023-11-06 00:00:00 2023-11-08 00:00:00 2023-11-13 00:00:00 Earliest True
0 Canada False False False False False True 2023-11-13
1 France False False False False True True 2023-11-08
2 Argentina True True True True True True 2023-10-30
3 Australia True True True True True True 2023-10-30
4 Morocco True True True True True True 2023-10-30
5 Ethiopia False False False False True True 2023-11-08
6 Nepal True True True True True True 2023-10-30
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