继续我前面的问题link（在此处进行了解释），我现在获得了一个数组。但是，我不知道如何使用此数组，但这是另一个问题。这个问题的重点是，在我创建的63 x 2列中有NaN值，我希望删除具有NaN值的行，以便我可以使用数据（一旦我问了另一个有关如何图形化和导出为{的问题， {1}}个数组）
这就是我所拥有的。该代码有效。
x , y import pandas as pd
df = pd.read_csv("~/Truncated raw data hcl.csv")
data1 = [df.iloc[:, [0, 1]]]
文件的示例位于链接中。
我尝试输入
.csv但是没有用。
我希望NaN值/行下降，以便剩下28 x 2的数组。 （我将第一列的实际值用作示例）。
谢谢。
答案 0 :(得分：0)
尝试
import pandas as pd
df = pd.read_csv("~/Truncated raw data hcl.csv")
data1 = df.iloc[:, [0, 1]]
cleaned_data = data1.dropna()
您可能会遇到类似“列表没有方法'dropna'”的异常。那是因为您的data1不是Pandas DataFrame，而是一个列表-在该列表内是一个DataFrame。
答案 1 :(得分：0)
尽管我已经提出了一些想法，但是答案已经给出了。
导入dataFrame并从您之前提供的帖子中获取示例数据集：
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.read_csv("so.csv")
>>> df
time 1mnaoh trial 1 1mnaoh trial 2 1mnaoh trial 3 ... 5mnaoh trial 1 5mnaoh trial 2 5mnaoh trial 3 5mnaoh trial 4
0 0.0 23.2 23.1 23.1 ... 23.3 24.3 24.1 24.1
1 0.5 23.2 23.1 23.1 ... 23.4 24.3 24.1 24.1
2 1.0 23.2 23.1 23.1 ... 23.5 24.3 24.1 24.1
3 1.5 23.2 23.1 23.1 ... 23.6 24.3 24.1 24.1
4 2.0 23.3 23.2 23.2 ... 23.7 24.5 24.7 25.1
5 2.5 24.0 23.5 23.5 ... 23.8 27.2 26.7 28.1
6 3.0 25.4 24.4 24.1 ... 23.9 31.4 29.8 31.3
7 3.5 26.9 25.5 25.1 ... 23.9 35.1 33.2 34.4
8 4.0 27.8 26.5 26.2 ... 24.0 37.7 35.9 36.8
9 4.5 28.5 27.3 27.0 ... 24.0 39.7 38.0 38.7
10 5.0 28.9 27.9 27.7 ... 24.0 40.9 39.6 40.2
11 5.5 29.2 28.2 28.3 ... 24.0 41.9 40.7 41.0
12 6.0 29.4 28.5 28.6 ... 24.1 42.5 41.6 41.2
13 6.5 29.5 28.8 28.9 ... 24.1 43.1 42.3 41.7
14 7.0 29.6 29.0 29.1 ... 24.1 43.4 42.8 42.3
15 7.5 29.7 29.2 29.2 ... 24.0 43.7 43.1 42.9
16 8.0 29.8 29.3 29.3 ... 24.2 43.8 43.3 43.3
17 8.5 29.8 29.4 29.4 ... 27.0 43.9 43.5 43.6
18 9.0 29.9 29.5 29.5 ... 30.8 44.0 43.6 43.8
19 9.5 29.9 29.6 29.5 ... 33.9 44.0 43.7 44.0
20 10.0 30.0 29.7 29.6 ... 36.2 44.0 43.7 44.1
21 10.5 30.0 29.7 29.6 ... 37.9 44.0 43.8 44.2
22 11.0 30.0 29.7 29.6 ... 39.3 NaN 43.8 44.3
23 11.5 30.0 29.8 29.7 ... 40.2 NaN 43.8 44.3
24 12.0 30.0 29.8 29.7 ... 40.9 NaN 43.9 44.3
25 12.5 30.1 29.8 29.7 ... 41.4 NaN 43.9 44.3
26 13.0 30.1 29.8 29.8 ... 41.8 NaN 43.9 44.4
27 13.5 30.1 29.9 29.8 ... 42.0 NaN 43.9 44.4
28 14.0 30.1 29.9 29.8 ... 42.1 NaN NaN 44.4
29 14.5 NaN 29.9 29.8 ... 42.3 NaN NaN 44.4
30 15.0 NaN 29.9 NaN ... 42.4 NaN NaN NaN
31 15.5 NaN NaN NaN ... 42.4 NaN NaN NaN
但是，最好事先清理数据，然后根据需要处理数据，因此在导入过程中降低NA值将非常有用。
>>> df = pd.read_csv("so.csv").dropna() <-- dropping the NA here itself
>>> df
time 1mnaoh trial 1 1mnaoh trial 2 1mnaoh trial 3 ... 5mnaoh trial 1 5mnaoh trial 2 5mnaoh trial 3 5mnaoh trial 4
0 0.0 23.2 23.1 23.1 ... 23.3 24.3 24.1 24.1
1 0.5 23.2 23.1 23.1 ... 23.4 24.3 24.1 24.1
2 1.0 23.2 23.1 23.1 ... 23.5 24.3 24.1 24.1
3 1.5 23.2 23.1 23.1 ... 23.6 24.3 24.1 24.1
4 2.0 23.3 23.2 23.2 ... 23.7 24.5 24.7 25.1
5 2.5 24.0 23.5 23.5 ... 23.8 27.2 26.7 28.1
6 3.0 25.4 24.4 24.1 ... 23.9 31.4 29.8 31.3
7 3.5 26.9 25.5 25.1 ... 23.9 35.1 33.2 34.4
8 4.0 27.8 26.5 26.2 ... 24.0 37.7 35.9 36.8
9 4.5 28.5 27.3 27.0 ... 24.0 39.7 38.0 38.7
10 5.0 28.9 27.9 27.7 ... 24.0 40.9 39.6 40.2
11 5.5 29.2 28.2 28.3 ... 24.0 41.9 40.7 41.0
12 6.0 29.4 28.5 28.6 ... 24.1 42.5 41.6 41.2
13 6.5 29.5 28.8 28.9 ... 24.1 43.1 42.3 41.7
14 7.0 29.6 29.0 29.1 ... 24.1 43.4 42.8 42.3
15 7.5 29.7 29.2 29.2 ... 24.0 43.7 43.1 42.9
16 8.0 29.8 29.3 29.3 ... 24.2 43.8 43.3 43.3
17 8.5 29.8 29.4 29.4 ... 27.0 43.9 43.5 43.6
18 9.0 29.9 29.5 29.5 ... 30.8 44.0 43.6 43.8
19 9.5 29.9 29.6 29.5 ... 33.9 44.0 43.7 44.0
20 10.0 30.0 29.7 29.6 ... 36.2 44.0 43.7 44.1
21 10.5 30.0 29.7 29.6 ... 37.9 44.0 43.8 44.2
最后按照您的意愿投射dataFrame：
>>> df = [df.iloc[:, [0, 1]]]
# new_df = [df.iloc[:, [0, 1]]] <-- if you don't want to alter actual dataFrame
>>> df
[ time 1mnaoh trial 1
0 0.0 23.2
1 0.5 23.2
2 1.0 23.2
3 1.5 23.2
4 2.0 23.3
5 2.5 24.0
6 3.0 25.4
7 3.5 26.9
8 4.0 27.8
9 4.5 28.5
10 5.0 28.9
11 5.5 29.2
12 6.0 29.4
13 6.5 29.5
14 7.0 29.6
15 7.5 29.7
16 8.0 29.8
17 8.5 29.8
18 9.0 29.9
19 9.5 29.9
20 10.0 30.0
21 10.5 30.0]
在查看最终结果时，我看到您只是在关注'time'和'1mnaoh trial 1'的特定列，因此理想情况是使用usecole选项，这将减少您的内存跨数据搜索的足迹，因为您只选择了对您有用的唯一列，然后使用dropna()，这会让您想要我想要的。
>>> df = pd.read_csv("so.csv", usecols=['time', '1mnaoh trial 1']).dropna()
>>> df
time 1mnaoh trial 1
0 0.0 23.2
1 0.5 23.2
2 1.0 23.2
3 1.5 23.2
4 2.0 23.3
5 2.5 24.0
6 3.0 25.4
7 3.5 26.9
8 4.0 27.8
9 4.5 28.5
10 5.0 28.9
11 5.5 29.2
12 6.0 29.4
13 6.5 29.5
14 7.0 29.6
15 7.5 29.7
16 8.0 29.8
17 8.5 29.8
18 9.0 29.9
19 9.5 29.9
20 10.0 30.0
21 10.5 30.0
22 11.0 30.0
23 11.5 30.0
24 12.0 30.0
25 12.5 30.1
26 13.0 30.1
27 13.5 30.1
28 14.0 30.1