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我想在熊猫中使用dropna函数。我想将它用于特定的列。在特定列(大熊猫)第一次出现NaN之后放下所有行
我只能弄清楚如何使用它来删除NaN,如果所有行都有所有NaN值。
我有一个数据帧(见下文),我想的楠第一次出现后砸在特定列,列中的所有行“A”
当前的代码,只有工作,如果所有的行值是NaN。
data.dropna(axis = 0, how = 'all')
data
原始数据帧
data = pd.DataFrame({"A": (1,2,3,4,5,6,7,"NaN","NaN","NaN"),"B": (1,2,3,4,5,6,7,"NaN","9","10"),"C": range(10)})
data
A B C
0 1 1 0
1 2 2 1
2 3 3 2
3 4 4 3
4 5 5 4
5 6 6 5
6 7 7 6
7 NaN NaN 7
8 NaN 9 8
9 NaN 10 9
我想什么输出看起来像:
A B C
0 1 1 0
1 2 2 1
2 3 3 2
3 4 4 3
4 5 5 4
5 6 6 5
6 7 7 6
任何帮助表示赞赏。 很显然,我希望以最清洁最有效的方式来做到这一点。
谢谢!
@MaxU差不多,依赖于指数为很好地有序整数。我以另一种方式修复它。 – piRSquared
你能在这里更快吗? http://stackoverflow.com/questions/41318942/mask-out-specific-values-from-an-array – MYGz
loc + idxmax有什么问题?另外我认为你不需要'.values','Series'也有'argmax'方法。 – ayhan