python - 从 pandas 数据框中选择行，其中指定列不全为 NaN

Question

我有一个 Pandas DataFrame 对象data，其中包含列'a'、'b'、'c'、...、'z'

我想选择满足以下条件的所有行:'b'、'c'、'g'列中的数据不同时为 NaN。我尝试过:

new_data = data[not all(np.isnan(value) for value in data[['b', 'c', 'g']])]

但它不起作用 - 抛出错误:

Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>`
  File "<input>", line 1, in <genexpr>
 TypeError: Not implemented for this type

Answer 1

我想要选择满足以下条件的所有行:“b”、“c”、“g”列中的数据同时不是 NaN。

然后你可以使用dropna:

new_data = data.dropna(how='all', subset=['b', 'c', 'g'])

使用 parameters :

how : {'any', 'all'}
    * any : if any NA values are present, drop that label
    * all : if all values are NA, drop that label
subset : array-like
    Labels along other axis to consider, e.g. if you are dropping rows
    these would be a list of columns to include