我在python中有一个pandas的数据框。我想在三个条件中删除该行。首先,第1列到第6列和第10到第15行是行中的“NA”。其次,第1列至第3列以及第7至第12列和第16至第18列是“NA”。第三,第4至9列和第13至第18列是“NA”。我写了代码来修复它,但它没有用。 代码如下:
data = pd.read_csv('data(2).txt',sep = "\t",index_col = 'tracking_id')
num = len(data) + 1
for i in range(num):
if (data.iloc[i,[0:5,9:14]] == 'NA') | (data.iloc[i,[0:11,15:17]] == 'NA)'\
| (data.iloc[i,[3:8,12:17]] == 'NA'):
data = data.drop(data.index[i], axis = 0)
答案 0 :(得分:2)
您可以使用:
np.random.seed(100)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(5,18)))
df.iloc[0, np.r_[0:5,9:14]] = np.nan
df.iloc[2, np.r_[0:11,15:17]] = np.nan
df.iloc[3:5, np.r_[3:8,12:17]] = np.nan
print (df)
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 \
0 NaN NaN NaN NaN NaN 0.0 4.0 2.0 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN 8.0
1 6.0 2.0 4.0 1.0 5.0 3.0 4.0 4.0 3.0 7.0 1.0 1.0 7.0 7.0 0.0
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 2.0 5.0 1.0 8.0
3 2.0 8.0 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN 3.0 4.0 7.0 6.0 NaN NaN NaN
4 7.0 6.0 6.0 NaN NaN NaN NaN NaN 6.0 6.0 0.0 7.0 NaN NaN NaN
15 16 17
0 4.0 0.0 9
1 2.0 9.0 9
2 NaN NaN 4
3 NaN NaN 5
4 NaN NaN 4
首先根据isnull
检查值是NaN
,然后按numpy.r_
和iloc
进行选择,并与all
进行比较,以检查所有值是boolean indexing
每行1}}然后用True
(或)构建主掩码。
{{3}}的最后一次过滤,|
的反转条件:
~
答案 1 :(得分:0)
list_of_row_to_be_deleted=[1,2]
df.drop(df.index[[list_of_row_to_be_deleted]])