删除数据框中选定列具有 na 值的行

Question

我有以下代码

df = pd.DataFrame(dict(age=[5, 6, np.nan],
                 born=[pd.NaT, pd.Timestamp('1939-05-27'),
                        pd.Timestamp('1940-04-25')],
                 name=['Alfred', 'Batman', np.nan],
                  toy=[np.nan, 'Batmobile', 'Joker']))

现在我想删除列

name and toy

具有 nan 值的行。我尝试使用下面的代码

df[~df[['name', 'toy']].isna()]

我原以为只有第二行会返回。你能帮我解决我哪里出错了吗？

Answer 1

df[~df[['name', 'toy']].isna()]

返回一个 DataFrame（2D），因此您将在整个 DataFrame 上应用掩码，保持真实的值（形状保持不变）。

你想要做的是布尔索引，你必须传递一个Series（从而与

all

聚合）：

out = df[~df[['name', 'toy']].isna().all(axis=1)]

请注意，这相当于使用

notna

+

any

而不使用

~

:

out = df[df[['name', 'toy']].notna().any(axis=1)]

输出：

   age       born    name        toy
0  5.0        NaT  Alfred       None
1  6.0 1939-05-27  Batman  Batmobile
2  NaN 1940-04-25              Joker