- Как удалить строки со значениями NaN в Pandas
- Пример 1. Удаление строк с любыми значениями NaN
- Пример 2. Удаление строк со всеми значениями NaN
- Пример 3. Удаление строк ниже определенного порога
- Пример 4. Удаление строки со значениями Nan в определенном столбце
- Пример 5: сброс индекса после удаления строк с NaN
Как удалить строки со значениями NaN в Pandas
Часто вас может заинтересовать удаление строк, содержащих значения NaN, в кадре данных pandas. К счастью, это легко сделать с помощью функции pandas dropna() .
В этом руководстве показано несколько примеров использования этой функции в следующих pandas DataFrame:
import numpy as np import scipy.stats as stats #create DataFrame with some NaN values df = pd.DataFrame() #view DataFrame df rating points assists rebounds 0 NaN NaN 5.0 11 1 85.0 25.0 7.0 8 2 NaN 14.0 7.0 10 3 88.0 16.0 NaN 6 4 94.0 27.0 5.0 6 5 90.0 20.0 7.0 9 6 76.0 12.0 6.0 6 7 75.0 15.0 9.0 10 8 87.0 14.0 9.0 10 9 86.0 19.0 5.0 7 Пример 1. Удаление строк с любыми значениями NaN
Мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы удалить все строки, которые имеют любые значения NaN:
df.dropna () rating points assists rebounds 1 85.0 25.0 7.0 8 4 94.0 27.0 5.0 6 5 90.0 20.0 7.0 9 6 76.0 12.0 6.0 6 7 75.0 15.0 9.0 10 8 87.0 14.0 9.0 10 9 86.0 19.0 5.0 7 Пример 2. Удаление строк со всеми значениями NaN
Мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы удалить все строки, содержащие все значения NaN в каждом столбце:
df.dropna (how='all') rating points assists rebounds 0 NaN NaN 5.0 11 1 85.0 25.0 7.0 8 2 NaN 14.0 7.0 10 3 88.0 16.0 NaN 6 4 94.0 27.0 5.0 6 5 90.0 20.0 7.0 9 6 76.0 12.0 6.0 6 7 75.0 15.0 9.0 10 8 87.0 14.0 9.0 10 9 86.0 19.0 5.0 7 В этом конкретном DataFrame не было строк со всеми значениями NaN, поэтому ни одна из строк не была удалена.
Пример 3. Удаление строк ниже определенного порога
Мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы удалить все строки, которые не имеют определенного, по крайней мере , определенного количества значений, отличных от NaN:
df.dropna (thresh= 3 ) rating points assists rebounds 1 85.0 25.0 7.0 8 2 NaN 14.0 7.0 10 3 88.0 16.0 NaN 6 4 94.0 27.0 5.0 6 5 90.0 20.0 7.0 9 6 76.0 12.0 6.0 6 7 75.0 15.0 9.0 10 8 87.0 14.0 9.0 10 9 86.0 19.0 5.0 7 В самой первой строке исходного DataFrame не было по крайней мере 3 значений, отличных от NaN, так что это была единственная строка, которая была удалена.
Пример 4. Удаление строки со значениями Nan в определенном столбце
Мы можем использовать следующий синтаксис, чтобы удалить все строки, которые имеют значение NaN в определенном столбце:
df.dropna (subset=['assists']) rating points assists rebounds 0 NaN NaN 5.0 11 1 85.0 25.0 7.0 8 2 NaN 14.0 7.0 10 4 94.0 27.0 5.0 6 5 90.0 20.0 7.0 9 6 76.0 12.0 6.0 6 7 75.0 15.0 9.0 10 8 87.0 14.0 9.0 10 9 86.0 19.0 5.0 7 Пример 5: сброс индекса после удаления строк с NaN
Мы можем использовать следующий синтаксис для сброса индекса DataFrame после удаления строк со значениями NaN:
#drop all rows that have any NaN values df = df.dropna () #reset index of DataFrame df = df.reset_index(drop=True) #view DataFrame df rating points assists rebounds 0 85.0 25.0 7.0 8 1 94.0 27.0 5.0 6 2 90.0 20.0 7.0 9 3 76.0 12.0 6.0 6 4 75.0 15.0 9.0 10 5 87.0 14.0 9.0 10 6 86.0 19.0 5.0 77 Вы можете найти полную документацию по функции dropna() здесь .