Pandas - 删除只有NaN值的行

Question

我有一个包含许多NaN值的DataFrame。 我想删除包含太多NaN值的行;具体来说：7个或更多。

我尝试了几种使用 dropna 函数的方法，但很明显它贪婪地删除了包含任何 NaN值的列或行。

这个问题（Slice Pandas DataFrame by Row）告诉我，如果我可以编译一个NaN值太多的行列表，我可以用一个简单的

删除它们。

df.drop(rows)

我知道我可以使用 count 函数计算非空值，我可以将它从总数中减去并以这种方式获得NaN计数（有没有直接计算NaN值的方法）行？）。但即便如此，我也不确定如何编写一个逐行遍历DataFrame的循环。

这里有一些我认为正确的伪代码：

### LOOP FOR ADDRESSING EACH row:
    m = total - row.count()
    if (m > 7):
        df.drop(row)

我仍然是熊猫的新手，所以我对解决这个问题的其他方法非常开放;他们是否更简单或更复杂。

Answer 1

基本上，这样做的方法是确定cols的数量，设置非nan值的最小数量，并删除不符合此条件的行：

df.dropna(thresh=(len(df) - 7))

请参阅docs

Answer 2

df.dropna 的可选thresh参数允许您为其保留行的最小非NA值。

df.dropna(thresh=df.shape[1]-7)