Question

我有一个Pandas DataFrame对象data。有一些名为'a', 'b', 'c', ..., 'z'

的列

我想选择符合以下条件的所有行：列'b'，'c'，'g'中的数据不同时为NaN。我尝试过以下方法：

import numpy as np

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

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

非常感谢任何建议。

Answer 1

我想选择符合以下条件的所有行：列中的数据＆＃39; b＆＃39;，＆＃39; c＆＃39;，＆＃39; g＆＃39;同时不是NaN。

然后您可以使用new_data = data.dropna(how='all', subset=['b', 'c', 'g'])：

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

使用parameters：

{{1}}

Pandas：根据从几个子列计算的条件，从pandas数据框中选择行

1 个答案: