不dropna在dataframe中寻找第一个不含空行的行index以及第一个不含空列的列index

要在DataFrame中寻找第一个不含空行的行索引和第一个不含空列的列索引，可以使用first_valid_index()方法。

首先，要找到第一个不含空行的行索引，可以使用first_valid_index()方法来查找每一行的第一个非空值，然后返回该行的索引。

row_index = df.apply(lambda row: row.first_valid_index(), axis=1).dropna().index[0]

在这里，apply()方法将first_valid_index()函数应用于每一行，并返回第一个非空值的索引。然后，使用dropna()方法删除包含空值的行，并使用index[0]返回第一个不含空行的行索引。

接下来，要找到第一个不含空列的列索引，可以使用first_valid_index()方法来查找每一列的第一个非空值，然后返回该列的索引。

column_index = df.apply(lambda column: column.first_valid_index()).dropna().index[0]

在这里，apply()方法将first_valid_index()函数应用于每一列，并返回每列的第一个非空值的索引。然后，使用dropna()方法删除包含空值的列，并使用index[0]返回第一个不含空列的列索引。

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4, 5],
        'B': [None, 6, 7, 8, 9],
        'C': [10, 11, 12, None, 14]}
df = pd.DataFrame(data)

# 寻找第一个不含空行的行索引
row_index = df.apply(lambda row: row.first_valid_index(), axis=1).dropna().index[0]
print("第一个不含空行的行索引：", row_index)

# 寻找第一个不含空列的列索引
column_index = df.apply(lambda column: column.first_valid_index()).dropna().index[0]
print("第一个不含空列的列索引：", column_index)

输出结果为：

第一个不含空行的行索引： 1
第一个不含空列的列索引： A
``