dataframe如何筛选不为nan的行

时间: 2023-06-07 16:09:26 浏览: 94

解决pandas.DataFrame.fillna 填充Nan失败的问题

在数据分析和处理中，Pandas库的DataFrame对象是常用的数据结构。然而，有时在尝试用fillna()函数填充缺失值（Nan）时，可能会遇到数据未实际改变的问题。本篇文章将详细探讨这个问题，并提供解决方案。 Pandas的DataFrame.fillna()方法用于替换DataFrame中的缺失值，这些缺失值通常表示为NaN（Not a Number）。fillna()提供了多种策略来处理缺失值，如用特定值填充、向前或向后填充、使用均值、中位数等统计值填充。但有时，我们直接调用fillna()并传入一个值，如0，却发现原始DataFrame并未更新，这是因为在默认情况下，fillna()并不修改原始DataFrame，而是返回一个新的DataFrame对象。例如，以下代码演示了fillna()未成功填充Nan的情况： ```python import pandas as pd # 创建一个包含Nan的DataFrame df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, None], "B": [4, None, 6]}) print(df) # 尝试填充Nan df.fillna(0) print(df) ``` 在这个例子中，虽然`df.fillna(0)`执行后显示填充了0，但实际上原始DataFrame df并未改变。这是因为fillna()默认不进行就地（inplace）修改。为了使填充操作影响到原始DataFrame，我们需要添加`inplace=True`参数： ```python # 使用inplace=True参数 df.fillna(0, inplace=True) print(df) ``` 这样，原始DataFrame `df`的Nan值就会被替换为0，并且这种改变是持久的。除了使用`inplace=True`之外，fillna()还有其他选项。例如，可以使用`method`参数指定填充策略，如`ffill`（前向填充）或`bfill`（后向填充），这会用每一列或行中前一个或后一个非缺失值填充Nan。此外，`limit`参数可以限制填充的次数，`downcast`参数可以指定类型降级以节省内存。当遇到fillna()填充Nan失败的问题时，关键在于理解fillna()不会默认修改原始DataFrame，除非明确指定`inplace=True`。同时，了解fillna()的其他参数可以帮助我们更灵活地处理缺失值，从而在数据分析中实现更精细的操作。在实践中，应根据具体需求选择合适的填充策略，以确保数据的质量和分析的准确性。

您可以使用 Pandas 中的 dropna() 函数来删除数据框中包含 NaN 值的行。如果您只想保留不包含 NaN 值的行，则可以使用 Pandas 中的 subset 参数。例如，若要保留名为 'col1' 和 'col2' 的列中不包含 NaN 值的行，则可以使用以下代码： df = df.dropna(subset=['col1', 'col2'])

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