Python 如何从数据帧中的行中删除特定值？

我有一个熊猫数据框，看起来像这样：

   Column1 Column2 Column3
 0   1  NaN  NaN
 1   4  NaN  NaN
 2  NaN  3   NaN
 3  NaN  98  NaN
 4  NaN NaN  562
 5  NaN NaN  742
 .
 .
 .

我该如何移除所有不必要的NAN并使其看起来像这样

   Column1 Column2 Column3
0    1   3   562
1    4   98  742
.
.
.

运行：

只需对每列应用一个函数，该函数将在该列中删除NaN值。 由于存在NaN值，列通常为浮点型， 但我试图将它们转换为int

还请注意，其他解决方案仅在每列包含 相等数量的非NaN值

要进行检查，请添加以下行：

6  NaN   NaN   999

对于初始的6行，现在第3列包含3非Nan值， 而其他列-仅2

yatu的解决方案删除最后一行，而Quang的解决方案 导致ValueError：数组的长度必须相同

但在这种情况下，我的解决方案也很有效，留下了一个拖尾

---

在“太短”列中。

您可以只

dropna

：

df.apply(lambda x: x.dropna().values)

输出：

   Column1  Column2  Column3
0      1.0      3.0    562.0
1      4.0     98.0    742.0

我们可以在这里使用链接帖子：

pd.DataFrame(justify(df.values, invalid_val=np.nan, side='up', axis=0), 
             columns=df.columns).dropna()

  Row1  Row2   Row3
0   1.0   3.0  562.0
1   4.0  98.0  742.0

---

到底是什么问题？你试过什么，做过什么研究吗？这些数据从何而来，难道没有办法事先修正吗？

pd.DataFrame(justify(df.values, invalid_val=np.nan, side='up', axis=0), 
             columns=df.columns).dropna()

  Row1  Row2   Row3
0   1.0   3.0  562.0
1   4.0  98.0  742.0