Question

我有一个包含（lat，lon）元组的数据框，但是有一些行包含nan元组。如何删除或检测到这些？

示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(data={'location': [1, 2, 3],
                        'coor': [(14.48847, 103.161477),
                              (14.970084, 103.062853),
                              (np.nan, np.nan)]})


    location    coor
0   A   (14.48847, 103.161477)
1   B   (14.970084, 103.062853)
2   C   (nan, nan)

我尝试过。

df.isna()

    location    coor
0   False   False
1   False   False
2   False   False

df.dropna()

    location    coor
0   A   (14.48847, 103.161477)
1   B   (14.970084, 103.062853)
2   C   (nan, nan)

但这根本不起作用。我应该将元组分成两列，还是有一种方法来处理这些问题？任何帮助或指导将不胜感激。

Answer 1

不应用将加快速度

 <ion-input placeholder="Senha" name="password" type="password" [(ngModel)]="user.password"></ion-input>

Answer 2

您可以尝试使用lambda函数进行过滤

df[~df.coor.apply(lambda x: np.isnan(x[0]) & np.isnan(x[1]))]
# prints
   location                     coor
0         1   (14.48847, 103.161477)
1         2  (14.970084, 103.062853)

删除列中的nan元组

2 个答案: