Python-基于集合NaN计数删除组

我有一个基于多个变量（温度、压力等）的不同气象站的数据集

我想删除“stationID”组，它们有超过一定数量的NAN（考虑计数中的所有变量）

如果我尝试

df.loc[df.groupby('station')['temperature'].filter(lambda x: len(x[pd.isnull(x)] ) < 30).index]

df.loc[df.groupby（'station'）['temperature'].过滤器（λx:len（x[pd.isnull（x）]）<30.索引]

它可以工作，如下所示：

但是上面的例子只考虑了“温度”。因此，我如何考虑可用变量的NaN总数？即：我想删除一个组，其中[variable1，variable2，variable3，…]中的NaN总数小于阈值。

这应该可以：

df.groupby('stationID').filter(lambda g: g.isnull().sum().sum() < 4)

---

@谢谢。我们似乎没有跨数据帧求和的函数。

df.groupby（'stationID'）.filter（lambda g:g.isnull（）.values.sum（）<3）

——关于值，您可以做一次

sum

。

df.groupby('stationID').filter(lambda g: g.isnull().sum().sum() < 4)

df.groupby('stationID').filter(lambda g: g.isnull().sum().sum() < 4)

   stationID    Time    Temperature Pressure
0        123       1           30.0   1010.5
1        123       2           31.0   1009.0
2        202       1           24.0      NaN
3        202       2           24.3      NaN
4        202       3            NaN   1000.3


df.groupby('stationID').filter(lambda g: g.isnull().sum().sum() < 3)

   stationID    Time    Temperature Pressure
0        123       1           30.0   1010.5
1        123       2           31.0   1009.0