如果前五列中的 NaN 则删除行
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【中文标题】如果前五列中的 NaN 则删除行【英文标题】：Remove Row if NaN in First Five Columns 【发布时间】：2021-02-08 04:09:41 【问题描述】：我有一个大小为 89 行 x 13 列的 pandas 数据框。我想删除 整个 行 如果 NaN 出现在前五列中。这是一个例子。
LotName C15 C16 C17 C18 C19 Spots15 Spots16 ...
Cherry St 439 464 555 239 420 101 101 ...
Springhurst NaN NaN NaN NaN NaN 12 12
Barton Lot 34 24 43 45 39 10 9 ...
在上面的示例中，我想删除 Springhurst 观察，因为它在前五列中包含 NaN。我怎么能在 Python 中做到这一点？
【问题讨论】：
【参考方案1】：如果您想对前 5 列的所有行中的 Nan 进行严格检查：
df.iloc[:, :5].dropna(how='all')
解释：
df.iloc[:, :5]：选择所有行和前 5 列
.dropna(how='all') : 检查一行中的所有值是否都是NaN
如果您想在 5 列中的任何一列中检查 Nan：
df.iloc[:, :5].dropna(how='any')
要将其分配回原始 df，您可以这样做：
In [2107]: ix = df.iloc[:, :5].dropna(how='all').index.tolist()
In [2110]: df = df.loc[ix]
In [2111]: df
Out[2111]:
LotName C15 C16 C17 C18 C19 Spots15 Spots16
Cherry St 439.0 464.0 555.0 239.0 420 101 101.0
Barton Lot 34.0 24.0 43.0 45.0 39 10 9.0
【讨论】：
此语句会从原始数据框中删除行吗？ @Bill 我已经更新了我的答案以从原始 df 中删除行。请看一看。【参考方案2】：您可以使用iloc 选择列，notna() 不是NaN，any 检查选定列/行中的任何值是否为真
mask = df.iloc[:,:5].notna().any(axis=1)
df[mask]
输出：
C15 C16 C17 C18 C19 Spots15 Spots16 ...
LotName
Cherry St 439.0 464.0 555.0 239.0 420.0 101 101 ...
Barton Lot 34.0 24.0 43.0 45.0 39.0 10 9 ...
【讨论】：
【参考方案3】：另一种解决方案：在这里您可以指定从C15 到C19 的列，然后过滤掉所有包含任何NaN 的行：
print( df[~df.loc[:, 'C15':'C19'].isna().any(axis=1)] )
打印：
LotName C15 C16 C17 C18 C19 Spots15 Spots16
0 Cherry St 439.0 464.0 555.0 239.0 420.0 101 101
2 Barton Lot 34.0 24.0 43.0 45.0 39.0 10 9
【讨论】：
以上是关于如果前五列中的 NaN 则删除行的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章