如何删除 pandas 中包含 nan 值的行

通常，您可能希望删除 pandas DataFrame 中包含 NaN 值的行。幸运的是，使用 pandas dropna()函数可以轻松做到这一点。

本教程展示了在以下 pandas DataFrame 上使用此函数的几个示例：

 import numpy as np
import scipy.stats as stats

#create DataFrame with some NaN values
df = pd.DataFrame({'rating': [np.nan, 85, np.nan, 88, 94, 90, 76, 75, 87, 86],
                   'points': [np.nan, 25, 14, 16, 27, 20, 12, 15, 14, 19],
                   'assists': [5, 7, 7, np.nan, 5, 7, 6, 9, 9, 5],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 9, 6, 10, 10, 7]})

#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

示例 1：删除具有 NaN 值的行

我们可以使用以下语法删除所有包含 NaN值的行：

 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

示例 2：删除包含所有 NaN 值的行

我们可以使用以下语法删除每列中包含所有NaN 值的所有行：

 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

在这个特定的 DataFrame 中不存在全部为 NaN 值的行，因此没有任何行被删除。

示例 3：删除低于特定阈值的行

我们可以使用以下语法来删除所有不具有至少一定数量的非 NaN 值的行：

 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

原始 DataFrame 的第一行不包含至少 3 个非 NaN 值，因此这是唯一被删除的行。

示例4：删除特定列中具有Nan值的行

我们可以使用以下语法来删除特定列中具有 NaN 值的所有行：

 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

示例 5：删除包含 NaN 的行后重置索引

我们可以使用以下语法在删除具有 NaN 值的行后重置 DataFrame 的索引：

 #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

您可以在此处找到 dropna() 函数的完整文档。