pandas 数据框中的 Select 行，其中指定的列不全是 NaN

Question

我有一个 Pandas DataFrame 对象 data，列 'a', 'b', 'c', ..., 'z'

我想select满足以下条件的所有行：列'b'、'c'、'g'中的数据不是同时为NaN。我试过了：

new_data = data[not all(np.isnan(value) for value in data[['b', 'c', 'g']])]

但它不起作用 - 抛出错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<input>", line 1, in <module>`
  File "<input>", line 1, in <genexpr>
 TypeError: Not implemented for this type

Answer 1

我想 select 所有行，满足以下条件：列 'b'、'c'、'g' 中的数据不是 NaN同时

那么你可以使用dropna:

new_data = data.dropna(how='all', subset=['b', 'c', 'g'])

使用 parameters:

how : {'any', 'all'}
    * any : if any NA values are present, drop that label
    * all : if all values are NA, drop that label
subset : array-like
    Labels along other axis to consider, e.g. if you are dropping rows
    these would be a list of columns to include

pandas 数据框中的 Select 行，其中指定的列不全是 NaN

Select rows from pandas data frame where specified columns are not all NaN

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