Python 从数据帧中的多行提取非nan值的步骤

我正在研究几个出租车数据集。我使用pandas将所有数据集合并到一个数据帧中

我的数据框看起来像这样

                     675                       1039                #and rest 125 taxis
                     longitude     latitude    longitude    latitude
date
2008-02-02 13:31:21  116.56359  40.06489       Nan          Nan
2008-02-02 13:31:51  116.56486  40.06415       Nan          Nan
2008-02-02 13:32:21  116.56855  40.06352       116.58243    39.6313
2008-02-02 13:32:51  116.57127  40.06324       Nan          Nan
2008-02-02 13:33:21  116.57120  40.06328       116.55134    39.6313
2008-02-02 13:33:51  116.57121  40.06329       116.55126    39.6123
2008-02-02 13:34:21  Nan        Nan            116.55134    39.5123

其中6751039是出租车ID。基本上，总共有127辆出租车，其相应的纬度和经度列起来

我有几种方法可以提取行的非空值

df.ix[k,df.columns[np.isnan(df.irow(0))!=1]]
              (or)
df.irow(0)[np.isnan(df.irow(0))!=1]
              (or)
df.irow(0)[np.where(df.irow(0)[df.columns].notnull())[0]]

上述任何命令都将返回

675   longitude    116.56359
      latitude     40.064890 
4549  longitude    116.34642
      latitude      39.96662
Name: 2008-02-02 13:31:21

现在，我想从前几行（比如从第1行到第6行）提取所有notnull值。

我该怎么做

我大概可以把它循环起来。但我想要一种非循环的方式

欢迎任何帮助和建议。 在adv中表示感谢！：）

值得注意的是，

irow

将在熊猫的下一个版本中被弃用。使用更清晰的新方法取代它

在0.11中（0.11rc1现在已退出），使用

.iloc

首先选择前6行，然后dropna删除任何带有

nan

的行（您也可以将一些选项传递给dropna，以精确控制要考虑的列）

我意识到你想要1:6，我的回答是0:6

In [8]: df = DataFrame(randn(10,3),columns=list('ABC'),index=date_range('20130101',periods=10))

In [9]: df.ix[6,'A'] = np.nan

In [10]: df.ix[6,'B'] = np.nan

In [11]: df.ix[2,'A'] = np.nan

In [12]: df.ix[4,'B'] = np.nan

In [13]: df.iloc[0:6]
Out[13]: 
                   A         B         C
2013-01-01  0.442692 -0.109415 -0.038182
2013-01-02  1.217950  0.006681 -0.067752
2013-01-03       NaN -0.336814 -1.771431
2013-01-04 -0.655948  0.484234  1.313306
2013-01-05  0.096433       NaN  1.658917
2013-01-06  1.274731  1.909123 -0.289111

In [14]: df.iloc[0:6].dropna()
Out[14]: 
                   A         B         C
2013-01-01  0.442692 -0.109415 -0.038182
2013-01-02  1.217950  0.006681 -0.067752
2013-01-04 -0.655948  0.484234  1.313306
2013-01-06  1.274731  1.909123 -0.289111

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使用Jeff的数据帧：

import pandas as pd
from numpy.random import randn

df = pd.DataFrame(randn(10,3),columns=list('ABC'),index=pd.date_range('20130101',periods=10))
df.ix[6,'A'] = np.nan
df.ix[6,'B'] = np.nan
df.ix[2,'A'] = np.nan
df.ix[4,'B'] = np.nan

df = df.fillna(999)

我们可以用一些我们知道不在数据帧中的数字替换NAN：

import pandas as pd
from numpy.random import randn

df = pd.DataFrame(randn(10,3),columns=list('ABC'),index=pd.date_range('20130101',periods=10))
df.ix[6,'A'] = np.nan
df.ix[6,'B'] = np.nan
df.ix[2,'A'] = np.nan
df.ix[4,'B'] = np.nan

df = df.fillna(999)

如果要仅保留非空值而不进行迭代，可以执行以下操作：

df_nona = df.apply(lambda x: list(filter(lambda y: y != 999, x)))
df_na = df.apply(lambda x: list(filter(lambda y: y == 999, x)))

这种方法的问题是，结果是列表，因此您会丢失有关索引的信息

df_nona
A    [-1.9804955861, 0.146116306853, 0.359075672435...
B    [-1.01963803293, -0.829747654648, 0.6950551455...
C    [2.40122968044, 0.79395493777, 0.484201174184,...
dtype: object

另一个选择是：

df1 = df.dropna()
index_na  = df.index ^ df1.index
df_na = df[index_na]

在这种情况下，您不会丢失有关索引的信息，尽管这与前面的答案非常相似

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希望有帮助

不，事实上那不是我想要的。在您的示例中，需要2013-01-03行的B列和C列。不应仅考虑具有Nan值的列。但是，真的谢谢你的建议。如果你只想考虑列的一个子集，试试<代码> DROPNA（子集= [c]）< <代码>谢谢你的信息。但很明显，您提到的命令不是我想要的：（：（在一行中，我需要提取所有notnull值。=>对于几行，不需要迭代，我可以以更紧凑的方式执行吗？非常感谢您的回答：）