pandas - 通过NaN对数据框进行切片

Question

我有以下数据帧df

prod_id prod_ref
10      ef3920
12      bovjhd
NaN     lkbljb
NaN     jknnkn
30      kbknkn

我正在尝试以下方法：

^{pr2}$

但我得到了完全相同的数据帧。在

我想展示一下

prod_id prod_ref
10      ef3920
12      bovjhd
30      kbknkn

我做错什么了？在

Answer 1

使用函数^{}或反转^{}：

print (df[df.prod_id.notnull()])
   prod_id prod_ref
0     10.0   ef3920
1     12.0   bovjhd
4     30.0   kbknkn

print (df[~df.prod_id.isnull()])

   prod_id prod_ref
0     10.0   ef3920
1     12.0   bovjhd
4     30.0   kbknkn

另一个解决方案是^{}，但需要指定要检查的列NaN：

^{pr2}$

如果其他列中没有NaN值，请使用Alberto Garcia-Raboso's solution。在

Answer 2

问题是np.nan != np.nan是True（或者，np.nan == np.nan是{}）。Pandas提供.dropna()方法来执行您想要的操作：

df.dropna()

输出：

^{pr2}$

默认情况下，.dropna()将删除任何列中有NaN的行。可以通过两种方式调整此行为：

• 只检查使用subset参数的某些列，并且
• 要求该行使用how='all'在所有列中包含NaN（如果使用的话，在subset中），默认值是how='any'。在

您可以检查documentation。在