Как удалить строки с NaN значениями в pandas DataFrame

Содержание

• Введение
• Установка библиотеки pandas
• Создание примера DataFrame
• Удаление строк с NaN значениями
  • Удаление всех строк с NaN значениями
  • Удаление строк с NaN значениями в определенном столбце
  • Использование функции notna для удаления строк с NaN значениями
  • Использование функции notnull для удаления строк с NaN значениями
  • Удаление строк, где все значения являются NaN
  • Использование функций notna и any для удаления строк с NaN значениями
  • Удаление строк с определенным числом не NaN значений

Как удалить строки с NaN значениями в pandas DataFrame

Введение

В этой статье мы рассмотрим, как удалить строки с NaN значениями в pandas DataFrame в языке программирования Python. Мы рассмотрим несколько методов, которые позволят нам удалить строки с NaN значениями и оставить только нужную информацию в нашем DataFrame.

Установка библиотеки pandas

Прежде чем начать работу с pandas DataFrame, убедитесь, что у вас установлена библиотека pandas. Для установки pandas вы можете использовать следующую команду:

pip install pandas

Создание примера DataFrame

Прежде чем мы начнем удалять строки с NaN значениями, давайте создадим пример DataFrame, в котором у нас будет некоторое количество строк и столбцов. Для этого мы будем использовать конструктор DataFrame из библиотеки pandas. Ниже приведен пример кода, который создает DataFrame с шестью строками и тремя столбцами (X1, X2 и X3):

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'X1': [1, 2, 3, None, 5, 6],
                     'X2': [7, None, 9, 10, 11, None],
                     'X3': [None, 13, None, 15, None, 17]})
print(data)

После запуска кода вы увидите созданный DataFrame с данными. Обратите внимание, что в некоторых ячейках DataFrame содержатся NaN значения.

Удаление строк с NaN значениями

Удаление всех строк с NaN значениями

Одним из способов удалить строки с NaN значениями является использование функции dropna() из библиотеки pandas. Эта функция удаляет все строки, в которых хотя бы одно значение является NaN. Ниже приведен пример кода:

data1 = data.dropna()
print(data1)

После запуска кода вы увидите новый DataFrame, в котором будут отсутствовать все строки с NaN значениями. Это означает, что только строки с полностью заполненными значениями были сохранены.

Удаление строк с NaN значениями в определенном столбце

Если вам нужно удалить строки с NaN значениями только в определенном столбце, вы можете указать этот столбец в качестве аргумента функции dropna(). Ниже приведен пример кода, который удаляет строки с NaN значениями только в столбце X2:

data2a = data.dropna(subset=['X2'])
print(data2a)

После запуска кода вы увидите новый DataFrame, в котором будут оставлены все строки, содержащие NaN значения в столбце X3, но удалены все строки с NaN значениями в столбце X2.

Использование функции notna для удаления строк с NaN значениями

Вместо использования функции dropna() для удаления строк с NaN значениями, вы можете использовать функцию notna(), чтобы оставить только строки с не NaN значениями. Ниже приведен пример кода:

data2b = data[data['X2'].notna()]
print(data2b)

После запуска кода вы увидите новый DataFrame со значениями, идентичными предыдущему примеру. Однако на этот раз мы использовали функцию notna(), чтобы оставить только строки с не NaN значениями в столбце X2.

Использование функции notnull для удаления строк с NaN значениями

Кроме функции notna() вы также можете использовать функцию notnull(). Она работает так же, как и notna(), и также позволяет вам удобно удалить строки с NaN значениями. Ниже приведен пример кода:

data2c = data[data['X2'].notnull()]
print(data2c)

После запуска кода вы увидите новый DataFrame, который содержит точно такие же значения, как и предыдущий DataFrame, но на этот раз мы использовали функцию notnull() вместо dropna().

Удаление строк, где все значения являются NaN

Если вам нужно удалить только те строки, в которых все значения являются NaN, вы можете использовать опцию how='all' в функции dropna(). Ниже приведен пример кода:

data3 = data.dropna(how='all')
print(data3)

После запуска кода вы увидите новый DataFrame, в котором будет удалена только одна строка, так как эта строка содержит NaN значения во всех столбцах DataFrame.

Использование функций notna и any для удаления строк с NaN значениями

Вы также можете использовать комбинацию функций notna() и any() для удаления строк с NaN значениями. Функция any() возвращает True, если хотя бы одно значение в строке является не NaN. Ниже приведен пример кода:

data31 = data[data.notna().any(axis=1)]
print(data31)

После запуска кода вы увидите новый DataFrame, который содержит те же значения, что и предыдущий DataFrame. Однако в данном случае мы использовали функции notna() и any() для оставления только строк, содержащих хотя бы одно значение, которое не является NaN.

Удаление строк с определенным числом не NaN значений

Если вам нужно оставить только строки с определенным количеством не NaN значений, вы можете использовать параметр thresh в функции dropna(). Этот параметр позволяет вам указать минимальное количество не NaN значений, которые должны присутствовать в строке. Ниже приведен пример кода, который оставляет строки с двумя или более не NaN значениями:

data4 = data.dropna(thresh=2)
print(data4)

После запуска кода вы увидите новый DataFrame с данными. В данном случае были сохранены только строки с двумя или более не NaN значениями.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели различные способы удаления строк с NaN значениями в pandas DataFrame в языке программирования Python. Мы описали шаги для удаления всех строк с NaN значениями, удаления строк с NaN значениями в определенном столбце, использования функций notna() и notnull() для удаления строк с NaN значениями, удаления строк, где все значения являются NaN, а также удаления строк с определенным числом не NaN значений. Надеемся, что эта информация поможет вам в вашей работе с pandas DataFrame.

Примечание: Для более подробной информации по этой теме, вы можете посетить мою домашнюю страницу на сайте statisticsglobe.com, где я опубликовал учебник, в котором более подробно объясняется содержание этого видео.

Ресурсы:

• statisticsglobe.com

FAQ

Q: Как удалить строки с NaN значениями в pandas DataFrame? A: Существует несколько способов удалить строки с NaN значениями в pandas DataFrame. Вы можете использовать функции dropna(), notna() или notnull() для удаления строк с NaN значениями. Вы также можете использовать параметры how и subset для более точного определения строк, которые следует удалить.

Q: Как удалить строки с NaN значениями в определенном столбце pandas DataFrame? A: Чтобы удалить строки с NaN значениями только в определенном столбце pandas DataFrame, вы можете использовать функции dropna(), notna() или notnull() и указать столбец в качестве аргумента subset. Также можно использовать булеву индексацию для фильтрации строк с NaN значениями в определенном столбце.

Q: Можно ли удалить строки, содержащие NaN значения во всех столбцах DataFrame? A: Да, можно. Для удаления только тех строк, в которых все значения являются NaN, вы можете использовать параметр how='all' в функции dropna().

Q: Как сохранить строки с определенным количеством не NaN значений в pandas DataFrame? A: Чтобы сохранить только строки с определенным количеством не NaN значений, вы можете использовать параметр thresh в функции dropna(). Этот параметр позволяет указать минимальное количество не NaN значений, которые должны присутствовать в строке.