可以使用dropna()
方法来删除NaN值。
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个包含NaN值的DataFrame
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [5, np.nan, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, np.nan]}
df = pd.DataFrame(data)
# 按列删除NaN值
df.dropna(inplace=True)
# 输出结果
print(df)
输出结果:
A B C
0 1.0 5.0 9.0
如果要按行删除NaN值,可以设置axis
参数为1:
df.dropna(axis=1, inplace=True)
这将删除包含NaN值的任何列。
如果你想按组删除NaN值,可以使用groupby()
方法来按组对DataFrame进行分组,然后在每个组上应用dropna()
方法。例如,如果你想按列A
分组删除NaN值:
df.groupby('A').apply(lambda x: x.dropna())
这将在每个组中删除包含NaN值的行。
希望对你有所帮助!
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