熊猫-删除na的功能

Question

试图做一个快速的功能，但是自从Pandas / Python刚接触以来就一直在努力。我正在尝试从我的两列中删除nas，但是我一直收到此错误，我的代码如下：

x = [item for item in inputList if item[1] > item[0]]

我想在不同的表上使用此函数，因此为什么我认为创建一个方法很有意义。但是，我只是不明白为什么与其他方法相比它不适用于这种方法。谢谢。

Answer 1

我相信您可以通过参数表轴（其中0是索引，1是列）指定是否要从列或行中删除NA。这将从所有列中删除所有NAs

df.dropna(axis =1, inplace=True ) 

Answer 2

我认为您可以在dropna中使用apply

df = df.apply(lambda x: pd.Series(x.dropna().values))
print (df)

或者您也可以尝试

df=df.dropna(axis=0, how='any')

Answer 3

您在使用 dropna 函数时遇到错误，因为此处产生一个数据帧作为其输出。 您可以将其保存到数据框：

df = df.dropna(subset=['Column 1', 'Column 2'])

或调用参数'inplace=True'：

df.dropna(subset=['Column 1', 'Column 2'], inplace=True)

Answer 4

要使用熊猫一次删除数据集中的所有缺失值，可以使用以下命令：（请记住，必须在参数中指定索引，以便可以有效去除缺失值）

# making new data frame with dropped NA values 
 new_data = data.dropna(axis = 0, how ='any')