- 此问题在此处已有答案**:
better way to drop nan rows in pandas(7个答案)
2天前关闭。
我目前正在制作一个数据框,如下所示:
| 艺术家|第1周|第2周|第3周|第4周|
| - ------|- ------|- ------|- ------|- ------|
| 德雷克|第二章|第二章|三个|1个|
| 缪斯|不适用|不适用|不适用|不适用|
| 布鲁诺·马尔斯|三个|三个|四个|第二章|
| 幻想龙|不适用|不适用|不适用|不适用|
| 贾斯汀·汀布莱克|第二章|第二章|不适用|1个|
我想做的是删除只包含"NA"值的行。结果应该是这样的:
| 艺术家|第1周|第2周|第3周|第4周|
| - ------|- ------|- ------|- ------|- ------|
| 德雷克|第二章|第二章|三个|1个|
| 布鲁诺·马尔斯|三个|三个|四个|第二章|
| 贾斯汀·汀布莱克|第二章|第二章|不适用|1个|
我试过使用pandas drop()
函数,但是删除了至少有一个"NA"值的每一行,在这种情况下,Justin Timberlake的行将被删除,但这不是我需要的。
1条答案
按热度按时间dfuffjeb1#
使用
df.dropna()
并设置how='all'
表示如果所有值都是NA
,则删除该行或列。然后设置subset
列。或 * 仅保留至少有2个非NA值的行。*
x一个一个一个一个x一个一个二个x