熊猫dropna，哪些行被丢弃

这是我有数据帧：熊猫dropna，哪些行被丢弃

    A   B   C D F E 
2013-01-01 0.000000 0.000000 0.100928 5 NaN 1 
2013-01-02 0.640525 0.220630 1.070226 5 1 1 
2013-01-03 -0.963793 -0.476044 -0.581649 5 2 NaN 
2013-01-04 0.882686 -0.371904 -1.320758 5 3 NaN 
2013-01-05 0.021979 0.680987 -0.605329 5 4 NaN 
2013-01-06 -0.238726 -0.487410 -0.383292 5 5 NaN

我然后运行下面的代码：df1.dropna(how='any')，其中df1是上述数据帧。事后我看到df1，这就是我所得到的。

    A   B   C D F E 
2013-01-01 0.000000 0.000000 0.100928 5 NaN NaN 
2013-01-02 0.640525 0.220630 1.070226 5 1 NaN 
2013-01-03 -0.963793 -0.476044 -0.581649 5 2 NaN 
2013-01-04 0.882686 -0.371904 -1.320758 5 3 NaN

我认为dropna下降已经在这一个NaN值的任何行。因此，我期待它回到这里：

    A   B   C D F E 
2013-01-02 0.640525 0.220630 1.070226 5 1 1

为什么不是这种情况？

编辑：这里是代码

这是我开始：

dates = pd.date_range('20130101',periods=6) 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns = list('ABCD'))

那么我这样做：

s1 = pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=pd.date_range('20130102',periods=6)) 
df['F'] = s1 
df.at[dates[0],'A'] = 0 
df.iat[0,1] = 0 
df.loc[:,'D'] = np.array([5]*len(df)) 
df1 = df.reindex(index=dates[0:4], columns = list(df.columns) + ['E']) 
df1.loc[dates[0]:dates[1],'E'] = 1

，然后我运行dropna

来源

2015-11-09 i squared - Keep it Real

发表完整的代码显示df创建也，因为我不能再现这 – EdChum

检查上面。我想这就是我跑过的所有东西 –

@EdChum复制我平方公布的数据并用'pandas.read_clipboard（）创建你的DataFrame“ –

dropna返回一个新的DataFrame。因此，让你在找你必须添加

df2 = df1.dropna(how='any');

现在df2拥有所需的输出结果。如果你想df1有THR效果，请使用：

df1.dropna(how='any', inplace=True)

它修改df1就地。希望这有助于！

来源

2015-11-09 14:17:59

熊猫dropna，哪些行被丢弃

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