更好的方法来放弃熊猫中的纳米行

Question

我自己找到了一种从熊猫数据帧中删除nan行的方法。如果数据框dat的列x包含nan值，是否有一种更优雅的方法可以删除dat列中具有nan值的x行？

dat = dat[np.logical_not(np.isnan(dat.x))]
dat = dat.reset_index(drop=True)

Answer 1

使用dropna：

dat.dropna()

如果所有标签都是nan或任何标签为nan

，您可以将param how传递给drop

dat.dropna(how='any')    #to drop if any value in the row has a nan
dat.dropna(how='all')    #to drop if all values in the row are nan

希望能回答你的问题！

编辑1： 如果你想从特定列中删除包含nan值的行，正如J. Doe在下面的回答中所建议的那样，你可以使用以下内容：

dat.dropna(subset=[col_list])  # col_list is a list of column names to consider for nan values.

Answer 2

如果您希望删除行中的＆＃39; x＆＃39;来扩展Hitesh的答案具体是nan，你可以使用子集参数。他的答案会删除其他列也有nans的行

dat.dropna(subset=['x'])

Answer 3

以防先前答案中的命令不起作用， 试试这个： dat.dropna(subset=['x'], inplace = True)

Answer 4

bool_series=pd.notnull(dat["x"])
dat=dat[bool_series]

Answer 5

要删除基于特定列的Nan值的行：

d= pd.DataFrame([[2,3],[4,None]])   #creating data frame
d
Output:
    0   1
0   2   3.0
1   4   NaN

d = d[np.isfinite(d[1])]  #Select rows where value of 1st column is not nan
d

Output:
    0   1
0   2   3.0