问题描述
我知道如何从包含所有空值或单个null的DataFrame中删除一行，但是您可以根据指定的一组列的空值删除一行吗？
例如，假设我正在处理包含地理信息（城市，纬度和经度）的数据以及许多其他字段。 我想保留至少包含城市OR值的行和lat和long的行，但是删除所有三个都具有空值的行。
我在pandas文档中找不到这方面的功能。 任何指导将不胜感激。
1楼
您可以使用pd.dropna而不是使用how='all'和subset=[] ，您可以使用thresh参数在行被删除之前连续需要最少数量的NA。
在城市，long / lat示例中， thresh=2将起作用，因为我们仅在3个NA的情况下丢弃。
使用MaxU设置的大数据示例，我们会这样做
## get the data
df = pd.read_clipboard()
## remove undesired rows
df.dropna(axis=0, subset=[['city', 'longitude', 'latitude']], thresh=2)
这会产生：
In [5]: df.dropna(axis=0, subset=[['city', 'longitude', 'latitude']], thresh=2)
Out[5]:
city latitude longitude a b
0 aaa 11.1111 NaN 1 2
1 bbb NaN 22.2222 5 6
3 NaN 11.1111 33.3330 1 2
2楼
尝试这个：
In [25]: df
Out[25]:
city latitude longitude a b
0 aaa 11.1111 NaN 1 2
1 bbb NaN 22.2222 5 6
2 NaN NaN NaN 3 4
3 NaN 11.1111 33.3330 1 2
4 NaN NaN 44.4440 1 1
In [26]: df.query("city == city or (latitude == latitude and longitude == longitude)")
Out[26]:
city latitude longitude a b
0 aaa 11.1111 NaN 1 2
1 bbb NaN 22.2222 5 6
3 NaN 11.1111 33.3330 1 2
如果我正确理解OP，则必须删除索引为4的行，因为两个坐标都不为空。
因此，在这种情况下， dropna()将无法“正常”工作：
In [62]: df.dropna(subset=['city','latitude','longitude'], how='all')
Out[62]:
city latitude longitude a b
0 aaa 11.1111 NaN 1 2
1 bbb NaN 22.2222 5 6
3 NaN 11.1111 33.3330 1 2
4 NaN NaN 44.4440 1 1 # this row should be dropped...
3楼
dropna有一个参数仅在列的子集上应用测试：
dropna(axis=0, how='all', subset=[your three columns in this list])
4楼
使用布尔掩码和一些聪明的dot积（这是@Boud）
subset = ['city', 'latitude', 'longitude']
df[df[subset].notnull().dot([2, 1, 1]).ge(2)]
city latitude longitude a b
0 aaa 11.1111 NaN 1 2
1 bbb NaN 22.2222 5 6
3 NaN 11.1111 33.3330 1 2
5楼
您可以通过利用按位运算符来执行选择。
## create example data
df = pd.DataFrame({'City': ['Gothenburg', None, None], 'Long': [None, 1, 1], 'Lat': [1, None, 1]})
## bitwise/logical operators
~df.City.isnull() | (~df.Lat.isnull() & ~df.Long.isnull())
0 True
1 False
2 True
dtype: bool
## subset using above statement
df[~df.City.isnull() | (~df.Lat.isnull() & ~df.Long.isnull())]
City Lat Long
0 Gothenburg 1.0 NaN
2 None 1.0 1.0