Python 我试图返回丢失值超过n个的所有行，我想把它们放在一个新的数据帧中

显然，新数据框将包含不包含任何缺失值的列

generic = df.iloc[df['Current Age'] == isnull()]

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这段代码不起作用，因为没有定义bc=snull（），但基本上，我试图找到所有缺少6个以上值的列，并将它们放入一个名为generic

的新数据框中。好吧，让我们想象一下，我们有这样一个数据框：

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([1,2,3, np.nan, 5, 3, np.nan], columns = ['value'])

如果参数是NaN，则np.isnan（）返回true，并且在筛选数据帧时，它仅根据您的条件返回为true的行

因此，请参见下面的代码：

nanIndex = df[np.isnan(df['value'])].index.tolist() # Rows that contains NaN
newDF = df.drop(index = nanIndex) # Drop that rows, keep only non NaN rows
newDF.reset_index(drop = True, inplace = True) # Reset the index of the dataframe

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请提供一个数据示例和您尝试过的内容。感谢您在这里@Dan发布您的问题。你能分享更多的细节吗？比如你正在使用的代码，预期的输出。这允许用户提供快速响应。