python - 如何从Python中的数据框中删除无单元格

Question

我有一个df，

        contents    values  scoresBinned    categories
    0   Buy           484   (375, 500]       Bin 4
    1   Sell          429   (375, 500]       Bin 4
    2   Blanks        130   (125, 250]       Bin 2
    3   A             108   (0, 125]         Bin 1
    4   B             77    (0, 125]         Bin 1
    5   F              2    (0, 125]         Bin 1

因为我需要 Bin 作为我的标题，所以我正在做 df,pivot

 filter_df1=df[["contents","categories"]]

 pivot_df=filter_df1.pivot(columns="categories")

 print(pivot_df)

                contents
    categories  Bin 1      Bin 2    Bin 4
       0        None        None    Buy
       1        None        None    Sell
       2        None        Blanks  None
       3        A           None    None
       4        B           None    None
       5        F           None    None

我尝试了 df.dropna() 但它删除了整行，

我想要的 df 是，

            Bin 1      Bin 2    Bin 4
             A         Blanks   Buy
             B                  Sell
             F          

Answer 1

您可以使用sorted、 bool 索引和fillna来做到这一点。

pm = pivot_df.apply(sorted,key=pd.isnull)
new = pm[~pd.isnull(pm).all(1)].fillna('')

输出:

           contents              categories    Bin 1   Bin 2 Bin 40                 A  Blanks   Buy1                 B          Sell2                 F              

说明:

基于 None 排序将给出

           contents              categories    Bin 1   Bin 2 Bin 40                 A  Blanks   Buy1                 B    None  Sell2                 F    None  None3              None    None  None4              None    None  None5              None    None  None

现在选择那些行中所有值都不为空的行。所以我们可以使用 ~pd.isnull(pm).all(1) (这里 ~ 不是将 false 转换为 true 的运算符，反之亦然)。这将给出

0     True1     True2     True3    False4    False5    Falsedtype: bool 

稍后使用 bool 索引来选择数据，即pm[~pd.isnull(pm).all(1)]

        contents              categories    Bin 1   Bin 2 Bin 40                 A  Blanks   Buy1                 B    None  Sell2                 F    None  None

fillna('') 将使用 '' 填充无值。希望对您有所帮助。