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pandas dataframeからnull値の行を削除します

列の1つにnullの値がある行をデータフレームから削除しようとしています。私が見つけることができるほとんどのヘルプは、これまでのところ機能しなかったNaN値の削除に関連しています。

ここで、データフレームを作成しました。

  # successfully crated data frame
 df1 = ut.get_data(symbols, dates) # column heads are 'SPY', 'BBD'

# can't get rid of row containing null val in column BBD
# tried each of these with the others commented out but always had an 
# error or sometimes I was able to get a new column of boolean values
# but i just want to drop the row
df1 = pd.notnull(df1['BBD']) # drops rows with null val, not working
df1 = df1.drop(2010-05-04, axis=0)
df1 = df1[df1.'BBD' != null]
df1 = df1.dropna(subset=['BBD'])
df1 = pd.notnull(df1.BBD)


# I know the date to drop but still wasn't able to drop the row
df1.drop([2015-10-30])
df1.drop(['2015-10-30'])
df1.drop([2015-10-30], axis=0)
df1.drop(['2015-10-30'], axis=0)


with pd.option_context('display.max_row', None):
    print(df1)

出力は次のとおりです。

Output

できればnull値で行を識別することと、日付でドロップする方法の両方で、この行をドロップする方法を教えてください。

私はpandasと非常に長い間働いていませんでした、そして、私はこれに1時間立ち往生しています。どんなアドバイスでも大歓迎です。

pythonpandasdataframenull
13
ryan pickles

これは仕事をするはずです：

df = df.dropna(how='any',axis=0)

「any」Null値を持つすべてのrow（axis = 0）を消去します。

例：

#Recreate random DataFrame with Nan values
df = pd.DataFrame(index = pd.date_range('2017-01-01', '2017-01-10', freq='1d'))
# Average speed in miles per hour
df['A'] = np.random.randint(low=198, high=205, size=len(df.index))
df['B'] = np.random.random(size=len(df.index))*2

#Create dummy NaN value on 2 cells
df.iloc[2,1]=None
df.iloc[5,0]=None

print(df)
                A         B
2017-01-01  203.0  1.175224
2017-01-02  199.0  1.338474
2017-01-03  198.0       NaN
2017-01-04  198.0  0.652318
2017-01-05  199.0  1.577577
2017-01-06    NaN  0.234882
2017-01-07  203.0  1.732908
2017-01-08  204.0  1.473146
2017-01-09  198.0  1.109261
2017-01-10  202.0  1.745309

#Delete row with dummy value
df = df.dropna(how='any',axis=0)

print(df)

                A         B
2017-01-01  203.0  1.175224
2017-01-02  199.0  1.338474
2017-01-04  198.0  0.652318
2017-01-05  199.0  1.577577
2017-01-07  203.0  1.732908
2017-01-08  204.0  1.473146
2017-01-09  198.0  1.109261
2017-01-10  202.0  1.745309

詳細については、 reference を参照してください。

DataFrameで問題がなければ、NaNをドロップするのは簡単です。それでも機能しない場合は、列に適切なデータ型が定義されていることを確認してください（ pd.to_numeric が思い浮かびます...）

18
Marjan Moderc

----すべての列を空にする-------

df = df.dropna(how='any',axis=0)

--- NULLをクリーンアップする場合1列に基づく .---

df[~df['B'].isnull()]

                A         B
2017-01-01  203.0  1.175224
2017-01-02  199.0  1.338474
                              **2017-01-03  198.0       NaN** clean
2017-01-04  198.0  0.652318
2017-01-05  199.0  1.577577
2017-01-06    NaN  0.234882
2017-01-07  203.0  1.732908
2017-01-08  204.0  1.473146
2017-01-09  198.0  1.109261
2017-01-10  202.0  1.745309

間違いはご容赦ください。

1
Narets

列の値は「null」であり、dropnaの目的である真のNaNではないようです。だから私は試してみます：

df[df.BBD != 'null']

または、値が実際にNaNである場合、

df[pd.notnull(df.BBD)]
0
joe_slow