按包含重复值的id列对pandasdataframe中的NaN行进行选择性删除
创始人
2024-08-11 01:30:28
0次

我们可以使用pandas中的groupby函数来对包含重复值的id列进行分组。然后，我们可以使用dropna函数将每个组中的NaN行删除。最后，我们可以使用concat函数将删除后的组合并到一个新的数据帧中。

代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个包含NaN值的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'id': ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'B', 'C'],
    'value': [1, 2, 3, 4, np.nan, np.nan, 7]
})

# 按id列进行分组并且删除每个组中的NaN行
dfs = []
for group_name, group_df in df.groupby('id'):
    dfs.append(group_df.dropna())
result = pd.concat(dfs)

print(result)

输出：

  id  value
0  A    1.0
3  A    4.0
1  B    2.0
6  C    7.0

这个新数据帧中包含了根据id列分组后删除了NaN行的结果。

上一篇：按包含重复项的列进行分组，同时保留重复信息。

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