如何在DataFrame中获取每行最后一个值及对应列名？

嘿，我来帮你搞定这个问题！要同时拿到DataFrame每行的最后一个值和对应的列名，用Pandas的工具就能轻松实现，我给你分两种常见场景说明：

场景1：取每行最后一列的列名和值（不考虑缺失值） #

如果你的需求是直接获取每行最右侧列的数值和列名，代码可以这么写：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [10, 20, 30],
    'B': [40, 50, 60],
    'C': [70, 80, 90]
})

# 方法1：单独生成两列分别存储列名和值
df['last_column_name'] = df.columns[-1]
df['last_column_value'] = df.iloc[:, -1]

# 方法2：把结果合并成元组列
df['last_info'] = df.apply(lambda row: (row.index[-1], row.iloc[-1]), axis=1)

这里df.columns[-1]直接拿到最后一列的列名，iloc[:, -1]取出最后一列的所有行值；用apply加lambda则可以逐行打包列名和值。

场景2：取每行最后一个非缺失值的列名和值（处理空值场景） #

如果你的DataFrame存在缺失值，需要定位每行最后一个非空值的位置，就用这个方案：

import pandas as pd

# 构造带缺失值的示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, None, 3],
    'B': [None, 5, 6],
    'C': [7, 8, None]
})

# 定义函数，返回每行最后一个非缺失值的列名和值
def get_last_valid(row):
    last_col = row.last_valid_index()
    if last_col is not None:
        return (last_col, row[last_col])
    return (None, None)  # 整行都是空值时的返回值，可按需调整

# 应用到每行，生成合并列
df['last_valid_info'] = df.apply(get_last_valid, axis=1)

# 拆分成分开的列（可选）
df[['last_valid_col', 'last_valid_value']] = df['last_valid_info'].apply(pd.Series)

这里的last_valid_index()是Pandas的实用方法，它会返回该行最后一个非缺失值对应的列名；配合row[last_col]就能拿到对应的值。如果整行都是空值，我们返回(None, None)，你可以根据业务需求修改这个默认返回逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lumos