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我正在使用 python 2.7.3 和 Pandas 版本 0.12.0。

我想删除带有 NaN 索引的行，以便我只有有效的 site_id 值。

print df.head()
            special_name
site_id
NaN          Banana
OMG          Apple

df.drop(df.index[0])

TypeError: 'NoneType' object is not iterable

如果我尝试删除一个范围，如下所示：

df.drop(df.index[0:1])

我收到此错误：

AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'special_name'
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6 回答 6

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使用 pandas 版本 >= 0.20.0，您可以：

df = df[df.index.notnull()]

对于旧版本：

df = df[pandas.notnull(df.index)]

分解它：

notnull生成一个布尔掩码，例如[False, False, True]，其中 True 表示对应位置的值为空（numpy.nan或None）。然后，我们使用 选择其索引对应于掩码中的真值的行df[boolean_mask]。

于 2015-11-26T12:47:13.543 回答
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我发现最简单的方法是重置索引，删除 NaN，然后​​再次重置索引。

In [26]: dfA.reset_index()
Out[26]: 
  index special_name
0   NaN        Apple
1   OMG       Banana

In [30]: df = dfA.reset_index().dropna().set_index('index')

In [31]: df
Out[31]: 
      special_name
index             
OMG         Banana
于 2013-10-29T23:57:13.617 回答
4

没有一个答案对我来说是 100% 有效的。这是有效的：

In [26]: print df
Out[26]:            
          site_id      special_name
0         OMG          Apple
1         NaN          Banana
2         RLY          Orange


In [27]: df.dropna(inplace=True)
Out[27]:            
          site_id      special_name
0         OMG          Apple
2         RLY          Orange

In [28]: df.reset_index(inplace=True)
Out[28]:            
          index     site_id      special_name
0         0         OMG          Apple
1         2         RLY          Orange

In [29]: df.drop('index', axis='columns', inplace=True)
Out[29]:             
          site_id      special_name
0         OMG          Apple
1         RLY          Orange
于 2016-10-21T16:14:07.923 回答
4

从pandas0.19 开始，Indexes 确实有一个.notnull()方法，因此timdiels的答案可以简化为：

df[df.index.notnull()]

我认为这是（目前）你能得到的最简单的。

于 2017-03-30T13:34:57.470 回答
2

编辑：以下可能仅适用于MultiIndexs，并且在任何情况下都被新df.index.isnull()功能淘汰（请参阅其他答案）。我将仅出于历史兴趣而保留此答案。

对于现在遇到这种情况的人，可以直接执行此操作，而无需依赖索引中的 NaN 将用 label 表示这一事实来重新索引-1。所以：

df = dfA[dfA.index.labels!=-1]

更好的是，在 Pandas>0.16.1 中，可以使用 drop() 就地执行此操作而无需复制：

dfA.drop(labels=[-1], level='index', inplace=True)

注意：将索引级别称为“索引”有点误导：它通常是更具体的用途，例如“日期”或“实验运行”。

于 2015-07-31T08:40:51.583 回答
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测试这是有效的：

df.reset_index(inplace=True)

df.drop(df[df['index'].isnull()].index, inplace=True)

我如何检查上述内容

使用复制原始问题中的表格 df=pd.DataFrame(data=['Banana', 'Apple'], index=[np.nan, 'OMG'],columns=['Special_name'])

然后输入上面的两行代码-我尝试在下面用人类语言解释：

  • 第一行将索引重置为整数，NaN 现在位于以索引的原始名称命名的列中（上例中的“索引”，因为没有指定名称）——pandas 使用 reset_index() 命令自动执行此操作.
  • 从最里面的括号开始的第二行：df[df['index'].isnull()]使用 isnull() 命令过滤名为“index”的列显示“NaN”值的行。.index用于将指向所有 'index'=NaN 行的明确索引对象传递给df.drop(表达式的最外层部分。

nb：测试了上述命令以处理列中的多个 NaN 值

使用 Python 3.5.1，Pandas 0.17.1 通过 Anaconda 包 32bits

于 2016-08-12T09:55:13.817 回答