Question

选择具有['A'，'B']列的行，其中具有'C'列的行包含python（Pandas）中的NaN值

我有3列“ A”，“ B”，“ C”的熊猫数据框。
“ C”列中的某些行包含NaN值。

现在，我想选择数据框的“ A”列和“ B”列，其中“ C”列包含NaN值。

如果需要选择所有列或仅一列，那么我可以在下面做

df['A'][df['C'].isnull()]

或

df[df['C'].isnull()]

但是我不知道如何选择多个列。

Answer 1

您可以在第一个表格中放置多个列名。

df[['A','B']][df['C'].isnull()]

Answer 2

您可以使用loc，然后选择列列表：

df.loc[df['C'].isnull(), ['A','B']]

例如

>>> df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4], 'B':[5,6,7,8], 'C':[np.nan,1,np.nan,2]})     

>>> df                                                                                                   
   A  B    C                                                                                             
0  1  5  NaN
1  2  6  1.0
2  3  7  NaN
3  4  8  2.0

>>> df.loc[df['C'].isnull(), ['A','B']]                                                                     
   A  B                                                                                                  
0  1  5
2  3  7

Answer 3

我喜欢dropna和drop，因为当我们忘记添加.copy()

时，我们不会收到复制警告。

sub=df.dropna(subset=['C']).drop('C',1)
sub
Out[26]: 
   A  B
1  2  6
3  4  8

从熊猫数据框中选择多行，其中一列包含一些值，如NaN

3 个答案: