<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para selecionar linhas sem valores NaN em pandas:<\/span><\/p>\n M\u00e9todo 1: selecione linhas sem valores NaN em todas as colunas<\/strong><\/span><\/p>\n M\u00e9todo 2: selecione linhas sem valores NaN em uma coluna espec\u00edfica<\/strong><\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar cada m\u00e9todo na pr\u00e1tica com o seguinte DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe para selecionar linhas sem valores NaN em cada coluna do DataFrame:<\/span><\/p>\n Observe que cada linha do DataFrame resultante n\u00e3o cont\u00e9m nenhum valor NaN em nenhuma coluna.<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe para selecionar linhas sem valores NaN na coluna de pontos<\/strong> do DataFrame:<\/span><\/p>\n Observe que cada linha do DataFrame resultante n\u00e3o cont\u00e9m valores NaN na coluna de pontos<\/strong> .<\/span><\/p>\n H\u00e1 uma linha com um valor NaN na coluna Assist\u00eancias<\/strong> , mas a linha \u00e9 mantida no DataFrame, pois o valor na coluna Pontos<\/strong> dessa linha n\u00e3o \u00e9 NaN.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Pandas: Como deletar linhas com valores NaN<\/a> Voc\u00ea pode usar os seguintes m\u00e9todos para selecionar linhas sem valores NaN em pandas: M\u00e9todo 1: selecione linhas sem valores NaN em todas as colunas df[~df. isnull (). any (axis= 1 )] M\u00e9todo 2: selecione linhas sem valores NaN em uma coluna espec\u00edfica df[~df[‘ this_column ‘]. isna ()] Os exemplos a seguir mostram como usar […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3655","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n df[~df. isnull<\/span> (). any<\/span> (axis= 1<\/span> )]\n<\/strong><\/pre>\n df[~df[' this_column<\/span> ']. isna<\/span> ()]<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createDataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'],\n ' points<\/span> ': [np.nan, 12, 15, 25, np.nan, 22, 30],\n ' assists<\/span> ': [4, np.nan, 5, 9, 12, 14, 10]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points assists\n0 A NaN 4.0\n1 B 12.0 NaN\n2C 15.0 5.0\n3D 25.0 9.0\n4 E NaN 12.0\n5F 22.0 14.0\n6G 30.0 10.0<\/strong><\/pre>\n Exemplo 1: Selecione linhas sem valores NaN em todas as colunas<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create new DataFrame that only contains rows without NaNs\n<\/span>no_nans = df[~df. isnull<\/span> (). any<\/span> (axis= 1<\/span> )]\n\n#view results\n<\/span>print<\/span> (no_nans)\n\n team points assists\n2C 15.0 5.0\n3D 25.0 9.0\n5F 22.0 14.0\n6G 30.0 10.0 \n<\/strong><\/pre>\n Exemplo 2: Selecione linhas sem valores NaN em uma coluna espec\u00edfica<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create new DataFrame that only contains rows without NaNs in points column\n<\/span>no_points_nans = df[~df[' points<\/span> ']. isna<\/span> ()]\n\n#view results\n<\/span>print<\/span> (no_points_nans)\n\n team points assists\n1 B 12.0 NaN\n2C 15.0 5.0\n3D 25.0 9.0\n5F 22.0 14.0\n6G 30.0 10.0<\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Pandas: como substituir valores NaN por uma string<\/a>
Pandas: como preencher valores NaN com m\u00e9dia<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"