Comment supprimer les lignes avec des valeurs NaN d'un DataFrame pandas

Table of Contents

1. Introduction
2. Importing the pandas Library
3. Creating an Example Data Frame
4. Dropping Rows with NaN Values
   1. Dropping Rows with NaN Values in the Entire Data Frame
   2. Dropping Rows with NaN Values in a Specific Column
   3. Using the notna Function to Keep Rows without NaN Values in a Specific Column
   4. Using the notnull Function to Keep Rows without NaN Values in a Specific Column
   5. Removing Rows with All NaN Values
   6. Using the notna and any Functions to Keep Rows with at Least One Valid Value
   7. Using the notnull and any Functions to Keep Rows with at Least One Valid Value
   8. Keeping Rows with a Certain Number of Valid Values
5. Conclusion
6. Resources

📝 Article: How to Drop Rows with NaN Values in a Pandas DataFrame

Dans cet article, nous allons discuter de la façon de supprimer les lignes contenant des valeurs NaN dans un DataFrame pandas. La bibliothèque pandas est un outil populaire pour le traitement et l'analyse de données en langage Python. Lorsque nous travaillons avec des données, il est fréquent de rencontrer des valeurs manquantes ou NaN. Ces valeurs peuvent affecter la qualité de notre analyse, il est donc important de les éliminer correctement. Heureusement, pandas fournit des outils simples pour filtrer les lignes contenant des valeurs NaN.

1. Introduction

Avant de plonger dans le code, nous devons importer la bibliothèque pandas dans notre environnement Python. Cela nous permettra d'utiliser les fonctionnalités avancées de pandas pour manipuler les données.

2. Importing the pandas Library

L'importation de la bibliothèque pandas est la première étape pour utiliser ses fonctionnalités. Dans notre cas, nous pouvons utiliser la commande import pandas as pd pour importer la bibliothèque et définir un alias "pd" pour un accès facile aux fonctionnalités de pandas.

3. Creating an Example Data Frame

Avant de pouvoir supprimer les lignes avec des valeurs NaN, nous devons d'abord créer un DataFrame d'exemple. Nous utiliserons ici le constructeur DataFrame de pandas pour créer un DataFrame avec des valeurs aléatoires.

4. Dropping Rows with NaN Values

Maintenant que nous avons notre DataFrame d'exemple, nous pouvons commencer à supprimer les lignes contenant des valeurs NaN. Il existe plusieurs façons de le faire, en fonction de nos besoins spécifiques.

4.1. Dropping Rows with NaN Values in the Entire Data Frame

La méthode la plus simple consiste à utiliser la fonction dropna() sur notre DataFrame. Cette fonction supprime toutes les lignes qui contiennent au moins une valeur NaN. Nous pouvons stocker le DataFrame résultant dans un nouvel objet DataFrame pour une utilisation ultérieure.

4.2. Dropping Rows with NaN Values in a Specific Column

Parfois, nous ne voulons supprimer les lignes que dans une colonne spécifique qui contient des valeurs NaN. Nous pouvons le faire en spécifiant une sous-colonne dans la fonction dropna(). Cela supprimera toutes les lignes qui ont NaN dans cette colonne particulière.

4.3. Using the notna Function to Keep Rows without NaN Values in a Specific Column

Une autre approche consiste à utiliser la fonction notna() pour filtrer les lignes sans valeurs NaN dans une colonne spécifique. Cette fonction renvoie un masque booléen, que nous pouvons utiliser pour indexer notre DataFrame et ne sélectionner que les lignes sans valeurs NaN dans la colonne spécifiée.

4.4. Using the notnull Function to Keep Rows without NaN Values in a Specific Column

Une autre fonction utile est la fonction notnull(), qui est similaire à notna() et peut être utilisée de la même manière pour filtrer les lignes sans valeurs NaN dans une colonne spécifique.

4.5. Removing Rows with All NaN Values

Parfois, nous voulons supprimer uniquement les lignes où toutes les valeurs sont NaN. Pour ce faire, nous utilisons à nouveau la fonction dropna(), mais cette fois-ci nous spécifions que l'argument how est égal à la chaîne de caractères "all".

...

5. Conclusion

Dans cet article, nous avons appris différentes méthodes pour supprimer les lignes contenant des valeurs NaN dans un DataFrame pandas. Nous avons utilisé des fonctions telles que dropna(), notna(), notnull(), et any() pour filtrer les lignes selon nos besoins spécifiques. Ces techniques sont essentielles pour nettoyer et préparer les données avant une analyse plus approfondie.

6. Resources

• Link - Tutorial on statisticsglobe.com