本文介绍了计算数据框中具有1个或多个NaN的行的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
我有以下内容:
print(df.isna().sum())
哪个给我:
city 2
country 0
testid 0
house 1807
house_number 248
po_box 1845
zipcode 260
road 132
state 1
state_district 1817
suburb 1800
unit 1806
我想要列city, state, zip, and house
谢谢您的建议.
推荐答案
这就是我使用isna
和sum
的方式:
This is how I would use isna
and sum
:
cols = ['city', 'state', 'zip', 'house']
df[df[cols].isna().sum(axis=1) > 0]
另一种选择是调用dropna
并检查长度.
Another option is calling dropna
and checking the length.
u = df.dropna(subset=['city', 'state', 'zip', 'house'])
len(df) - len(u)
这篇关于计算数据框中具有1个或多个NaN的行的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!