Python 如何根据上面的行删除行？蟒蛇熊猫

我有一个如下所示的数据集：

df = pd.DataFrame({'a': [1,1,1, 2, 3, 3, 4], 'b': [1,np.nan, np.nan, 2, 3, np.nan, 4]})

---

我希望删除下一行中包含np.nan的所有行。我不知道该怎么做，因为我不知道如何基于其他行删除行

是的，您可以创建一个掩码，通过组合

df.notnull

和

df.shift

删除不需要的行：

notnull = df.notnull().all(axis=1)
df = df[notnull.shift(-1)]

---

是的，您可以创建一个掩码，通过组合

df.notnull

和

df.shift

删除不需要的行：

notnull = df.notnull().all(axis=1)
df = df[notnull.shift(-1)]

---

使用notnull测试行是否为空：

In [11]: df.notnull()
Out[11]:
      a      b
0  True   True
1  True  False
2  True  False
3  True   True
4  True   True
5  True  False
6  True   True

In [12]: df.notnull().all(1)
Out[12]:
0     True
1    False
2    False
3     True
4     True
5    False
6     True
dtype: bool

In [13]: df[df.notnull().all(1)]
Out[13]:
   a  b
0  1  1
3  2  2
4  3  3
6  4  4

您可以向下移动以获取上面的行是否为NaN：

In [14]: df.notnull().all(1).shift().astype(bool)
Out[14]:
0     True
1     True
2    False
3    False
4     True
5     True
6    False
dtype: bool

In [15]: df[df.notnull().all(1).shift().astype(bool)]
Out[15]:
   a   b
0  1   1
1  1 NaN
4  3   3
5  3 NaN

---

注意：您可以使用

shift（-1）

向上移位，使用notnull测试行是否为空：

In [11]: df.notnull()
Out[11]:
      a      b
0  True   True
1  True  False
2  True  False
3  True   True
4  True   True
5  True  False
6  True   True

In [12]: df.notnull().all(1)
Out[12]:
0     True
1    False
2    False
3     True
4     True
5    False
6     True
dtype: bool

In [13]: df[df.notnull().all(1)]
Out[13]:
   a  b
0  1  1
3  2  2
4  3  3
6  4  4

您可以向下移动以获取上面的行是否为NaN：

In [14]: df.notnull().all(1).shift().astype(bool)
Out[14]:
0     True
1     True
2    False
3    False
4     True
5     True
6    False
dtype: bool

In [15]: df[df.notnull().all(1).shift().astype(bool)]
Out[15]:
   a   b
0  1   1
1  1 NaN
4  3   3
5  3 NaN

---

注意：您可以使用

shift（-1）

向上移动，以便在下一行中查找所有具有np.nan的行。使用shift进行以下操作：

df.shift().isnull()

       a      b
0   True   True
1  False  False
2  False   True
3  False   True
4  False  False
5  False  False
6  False   True

然后你想知道那一行中是否有nan，所以你想把它简化成一个布尔掩码

df.shift().isnull().any(axis=1)

0     True
1    False
2     True
3     True
4    False
5    False
6     True
dtype: bool

然后只需删除列：

df.drop(df.shift().isnull().any(axis=1))

   a   b
2  1 NaN
3  2   2
4  3   3
5  3 NaN
6  4   4

---

您希望在下一行中找到所有具有np.nan的行。使用shift进行以下操作：

df.shift().isnull()

       a      b
0   True   True
1  False  False
2  False   True
3  False   True
4  False  False
5  False  False
6  False   True

然后你想知道那一行中是否有nan，所以你想把它简化成一个布尔掩码

df.shift().isnull().any(axis=1)

0     True
1    False
2     True
3     True
4    False
5    False
6     True
dtype: bool

然后只需删除列：

df.drop(df.shift().isnull().any(axis=1))

   a   b
2  1 NaN
3  2   2
4  3   3
5  3 NaN
6  4   4

---

为什么会有反对票？有没有一种方法可以根据行后面的行删除该行？像查找一样。也许使用“a”有一种与groupby合作的方式？为什么会有反对票？有没有一种方法可以根据行后面的行删除该行？像查找一样。也许使用“a”有一种groupby的方法？谢谢大家！我不知道df.shift的事。非常有用谢谢大家！我不知道df.shift的事。非常有用