为什么我的数据框中没有行都是空值？

Question

我发现一些值似乎所有列都为空。 示例如下

我想删除那里的行。但是，当我使用下面的链接中的方法时，返回数据帧没有应该表示全部空值行的行。 Python Pandas find all rows where all values are NaN

所以我想知道我的数据框有什么问题。 NA是否重要？ 我应该怎么做才能得到空行的行号？

此外，我用

df_features.loc[df_features['sexo'].isnull() & (df_features['age']=='NA'),:] 

但它从我的数据帧不返回行。

Answer 1

我认为你需要boolean indexing与notnull创建面膜：

df_features[df_features['sexo'].notnull()] 

看来你需要：

df_features[(df_features['sexo'].notnull()) & (df_features['age'] != 'NA')] 

样品：

df_features = pd.DataFrame({'sexo':[np.nan,2,3], 
        'age':['10','20','NA']}) 

print (df_features) 
    age sexo 
0 10 NaN 
1 20 2.0 
2 NA 3.0 

a = df_features[(df_features['sexo'].notnull()) & (df_features['age'] != 'NA')] 
print (a) 
    age sexo 
1 20 2.0 

---

但似乎你与01共谋值不是数字，而是字符串。

如果需要一些列转换为数字，尝试to_numeric，参数errors='coerce'方式转变，不能再见解析为数字的所有值NaN：

df_features = pd.DataFrame({'sexo':[np.nan,2,3], 
        'age':['10','20','NA']}) 

print (df_features) 
    age sexo 
0 10 NaN 
1 20 2.0 
2 NA 3.0 

df_features['age'] = pd.to_numeric(df_features['age'], errors='coerce') 
print (df_features) 
    age sexo 
0 10.0 NaN 
1 20.0 2.0 
2 NaN 3.0 

a = df_features[(df_features['sexo'].notnull()) & (df_features['age'].notnull())] 
print (a) 
    age sexo 
1 20.0 2.0