python - 如何在python中从第k列开始删除具有空值的行

Question

我需要删除所有从第 3 列开始的元素都是 NaN 的行

df = DataFrame(np.random.randn(6, 5), index=['a', 'c', 'e', 'f', 'g','h'], columns=['one', 'two', 'three', 'four', 'five'])

df2 = df.reindex(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h'])
df2.ix[1][0] = 111
df2.ix[1][1] = 222

在上面的示例中，我的最终数据框不会包含行“b”和“c”。

这种情况下如何使用df.dropna()？

Answer 1

您可以调用dropna带参数 subset 和 how:

df2.dropna(subset=['three', 'four', 'five'], how='all')

顾名思义:

• how='all' 要求行中的每一列(subset)都为 NaN 才能被删除，而不是到默认的'any'。
• subset 是要检查 NaNs 的那些列。

作为 @PaulH指出，我们可以概括为删除最后的 k 列:

subset=df2.columns[k:]

确实，如果需要，我们甚至可以做一些更复杂的事情:

subset=filter(lambda x: len(x) > 3, df2.columns)