pandas drop nanの使い方、すべての行を削除しない

Question

NaN要素を削除してすべての行を削除する必要はありません。

私のようなPythonのデータフレームのリストをHAVA：

[[2.0, 3.0, 5.0, nan], [1.0, 3.0, 5.0, 6.0], [2.0, 5.0, nan, nan]] 

は、どのように私は次のようにそれを変更するためにパンダを使用することができます。ちょうど方法が良いそれを行うことができますNaN要素

[[2.0, 3.0, 5.0], [1.0, 3.0, 5.0, 6.0], [2.0, 5.0]] 

を削除しますか？

Answer 1

あなたが表示されている「ナン」せずにデータフレーム（DF）を印刷したい場合は、あなただけの数が同じになる

df2=df.fillna("") 

たデータフレーム、（DF2）によって、ブランクでそれを置き換えることができます行と列はオリジナルではなくブランクになります。

Answer 2

私はそれはそれはChristoph Terasaを説明する非常に素晴らしい、DataFrameからNaNを削除する問題だと思う：

pandas.DataFramesは、（N×Mの）長方形である必要があるので、欠損値は、作成時にはNaNで満たされます。

可能な解決方法の1つは、list comprehensionです。

df = pd.DataFrame([[2.0, 3.0, 5.0, np.nan], 
        [1.0, 3.0, 5.0, 6.0], 
        [2.0, 5.0, np.nan, np.nan]]) 

print (df) 
    0 1  2  3 
0 2 3  5 NaN 
1 1 3  5  6 
2 2 5 NaN NaN 

valuesによってlistに変換し、isnullと条件によってNaNを削除します。

は、このソリューションのためにあなた Christoph Terasaありがとう：

a = [[j for j in i if not pd.isnull(j)] for i in df.values] 
print (a) 
[[2.0, 3.0, 5.0], [1.0, 3.0, 5.0, 6.0], [2.0, 5.0]] 

私の古いソリューション：

df = pd.DataFrame([[2.0, 3.0, 5.0, np.nan], 
        [1.0, 3.0, 5.0, 6.0], 
        [2.0, 5.0, np.nan, np.nan]]) 

df = df.where((pd.notnull(df)), None) 
print (df) 
    0 1  2  3 
0 2 3  5 None 
1 1 3  5  6 
2 2 5 None None 

がlistLに変換してからNoneを削除します。

あなたが最初NaNNoneに置き換えることができます。

L = [[2.0, 3.0, 5.0, None], [1.0, 3.0, 5.0, 6.0], [2.0, 5.0, None, None]] 

a = [[i for i in x if i != None] for x in L] 

print (a) 
[[2.0, 3.0, 5.0], [1.0, 3.0, 5.0, 6.0], [2.0, 5.0]] 

Answer 3

@jezraelが正しいです。 pandasでは、データフレームを長方形にする必要があります。ただし、四角形の形状を変更することはできます。

df = pd.DataFrame([[2.0, 3.0, 5.0, np.nan], [1.0, 3.0, 5.0, 6.0], [2.0, 5.0, np.nan, np.nan]]) 

df 

    0 1 2 3 
0 2.0 3.0 5.0 NaN 
1 1.0 3.0 5.0 6.0 
2 2.0 5.0 NaN NaN 

df.stack() 

0 0 2.0 
    1 3.0 
    2 5.0 
1 0 1.0 
    1 3.0 
    2 5.0 
    3 6.0 
2 0 2.0 
    1 5.0 
dtype: float64 

Answer 4

この試してください。その後、単に0

df = df[df[] > 0]