Python 如何过滤忽略空列的数据帧_Python_Pandas

Python 如何过滤忽略空列的数据帧

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Python 如何过滤忽略空列的数据帧,python,pandas,Python,Pandas,假设我有以下数据帧： col1 col2 col3 col4 0 8 2 nan nan 1 nan 2 15 nan 2 nan 2 15 4 3 3 2 15 nan 如何筛选数据框以显示包含匹配的非nan值的所有

假设我有以下数据帧：

     col1    col2    col3    col4
0    8       2       nan     nan               
1    nan     2       15      nan            
2    nan     2       15      4           
3    3       2       15      nan

如何筛选数据框以显示包含匹配的非nan值的所有行？例如，如果我应用了以下过滤器

     col1    col2    col3    col4             
0    nan     2       15      nan

…所需输出应为：

     col1    col2    col3    col4             
0    nan     2       15      nan            
1    nan     2       15      4           
2    3       2       15      nan

如何筛选数据帧以显示包含匹配非nan值的所有行

您可以首先在轴=1上

dropna（）

删除过滤器df中包含

NaN

的列。然后合并

print(df)
print('\n')
print(f)

   col1  col2  col3  col4
0   8.0     2   NaN   NaN
1   NaN     2  15.0   NaN
2   NaN     2  15.0   4.0
3   3.0     2  15.0   NaN


   col1  col2  col3  col4
0   NaN     2    15   NaN

如何筛选数据帧以显示包含匹配非nan值的所有行

您可以首先在轴=1上

dropna（）

删除过滤器df中包含

NaN

的列。然后合并

print(df)
print('\n')
print(f)

   col1  col2  col3  col4
0   8.0     2   NaN   NaN
1   NaN     2  15.0   NaN
2   NaN     2  15.0   4.0
3   3.0     2  15.0   NaN


   col1  col2  col3  col4
0   NaN     2    15   NaN

假设

filtcol

是您的过滤器（一行数据帧）和起始数据帧，请执行以下操作：

cols = filtcol.dropna(1).columns
ddf = df.loc[~df[cols].isna().any(axis=1)]

cols

是一个索引，其中包含筛选器中值不是

NaN

的列的名称

ddf

是通过选择原始数据帧中

col

列值都不是

NaN

的行来获得的

ddf

是：

   col1  col2  col3  col4
1   NaN     2  15.0   NaN
2   NaN     2  15.0   4.0
3   3.0     2  15.0   NaN

请注意，此解决方案仅检查值是否为

NaN

。这意味着您的过滤器可以有任何非NaN值，不需要匹配数据帧中的精确值。即使您的过滤器为，您也会得到相同的结果，例如：

   col1  col2  col3  col4
0   NaN     0     0   NaN

假设

filtcol