python - 按组删除 NaN 值

Question

我有一个数据框，其中“ Material ”列指示产品代码，“值”列对应产品值，“月份”列对应月份。

       Year   Month Materiais  Values
0      2018    M1     52745     NaN
1      2018    M2     52745     NaN
2      2018    M3     52745     NaN
3      2018    M4     52745     NaN
4      2018    M5     52745     NaN
5      2018    M6     52745     NaN
6      2018    M7     52745     NaN
7      2018    M1     58859     NaN
8      2018    M2     58859     NaN
9      2018    M3     58859     NaN
10     2018    M4     58859     NaN
11     2018    M5     58859     300
12     2018    M6     58859     NaN
13     2018    M7     58859     NaN
14     2018    M1     57673     NaN
15     2018    M2     57673     100
16     2018    M3     57673     NaN
17     2018    M4     57673     150

1-) 我希望在此数据框中仅包含在一个月内至少具有值(value)的产品。

所以我的想法是将所有相似的产品代码分组，并检查是否至少有一个值 != NaN。

为了分组，我使用此功能:

df = df_demand.groupby(['Materiais'], sort=False, as_index=False)

• 我想知道，如何创建一个条件来应用 dropna()，仅适用于所有月份都有 NaN 值的产品？

2-) 过滤至少有一个值 != NaN' 的月份，使用类似的方法:

df = df_demanda.groupby(['Month'], sort=False, as_index=False)

Answer 1

首先，您想要获得一个聚合来指示给定产品是否具有非空值(nan 不是“真实的”):

materiais_any_non_null = df.groupby('Materiais')['Values'].transform('any')

然后用它来掩盖你的df:

df[materiais_any_non_null]

结果:

    Year Month  Materiais  Values
7   2018    M1      58859     NaN
8   2018    M2      58859     NaN
9   2018    M3      58859     NaN
10  2018    M4      58859     NaN
11  2018    M5      58859   300.0
12  2018    M6      58859     NaN
13  2018    M7      58859     NaN
14  2018    M1      57673     NaN
15  2018    M2      57673   100.0
16  2018    M3      57673     NaN
17  2018    M4      57673   150.0