python - Pandas:按 ID 分组并删除包含最多 NaN 值的行

Question

我有一个 Pandas DataFrame，其中有几行具有相同的 ID。我想按 ID 对它们进行分组，并检查哪一行包含的 NaN(或零)值最少，然后删除其余的。

我希望我的最终 DataFrame 只包含每个 Id 一行和最大数量的信息，而不是每行迭代一行。

如果两行或更多行包含最少量的 NaN(或零)值，我将应用我尚未定义的第二个 bool 过滤器。它会是这样的:

初始表:

     ID      A      B      C      D      E
1     4     56    NaN    890    aaa    907
2     4    NaN    NaN    890    aaa    907
3     7     89     78    754    bbb      1
4     7     89    NaN    754    bbb      1
5     7     89     78    754    bbb    NaN

决赛 table :

     ID      A      B      C      D      E
1     4     56    NaN    890    aaa    907
3     7     89     78    754    bbb      1

Answer 1

下面是将每行的 NaN 数量相加并在每组中采用 idxmin:

df.loc[df.isna().sum(1).groupby(df.ID).idxmin()]

   ID     A     B    C    D      E
1   4  56.0   NaN  890  aaa  907.0
3   7  89.0  78.0  754  bbb    1.0