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如何在Python pandas dataframe中任何行具有NaN值后刪除列

如何在Python pandas dataframe中任何行具有NaN值后刪除列

狐的傳說 2023-10-25 10:46:11
玩具示例代碼假設(shè)我有以下內(nèi)容DataFrame:import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({"A":[11,21,31], "B":[12,22,32], "C":[np.nan,23,33], "D":[np.nan,24,34], "E":[15,25,35]})這將返回:>>> df    A   B     C     D   E0  11  12   NaN   NaN  151  21  22  23.0  24.0  252  31  32  33.0  34.0  35刪除所有具有nan值的列我知道如何刪除所有具有nan如下值的行的列:out1 = df.dropna(axis=1, how="any")返回:>>> out1    A   B   E0  11  12  151  21  22  252  31  32  35預(yù)期產(chǎn)出nan但是我期望的是在找到值后刪除所有列。在玩具示例代碼中,預(yù)期輸出為:    A   B0  11  121  21  222  31  32問題nan在 a 的任何行中找到a 后,如何刪除所有列pandas DataFrame ?
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2 回答

?
絕地?zé)o雙

TA貢獻1946條經(jīng)驗 獲得超4個贊

我會做什么:

  1. 檢查每個元素是否為空/不為空

  2. 每行跨列的累積總和

  3. 檢查any每一列、每一行

  4. 使用該結(jié)果作為索引器:

df.loc[:, ~df.isna().cumsum(axis=1).any(axis=0)]

給我嗎:

    A   B

0  11  12

1  21  22

2  31  32


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反對 回復(fù) 2023-10-25
?
暮色呼如

TA貢獻1853條經(jīng)驗 獲得超9個贊

我可以找到一種方法來獲得預(yù)期的輸出:


colFirstNaN = df.isna().any(axis=0).idxmax() # Find column that has first NaN element in any row

indexColLastValue = df.columns.tolist().index(colFirstNaN) -1

ColLastValue = df.columns[indexColLastValue]

out2 = df.loc[:, :ColLastValue]

那么輸出將是:


>>> out2

    A   B

0  11  12

1  21  22

2  31  32


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反對 回復(fù) 2023-10-25
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