Python Pandas从一列字符串的数据选择中过滤掉Nan

Python Pandas从一列字符串的数据选择中过滤掉Nan

放下它们：

nms.dropna(thresh=2)

这将删除所有至少有两个non-的行

NaN

。

然后，您可以将名称放在哪里

NaN

：

In [87]:nmsOut[87]:  movie    name  rating0   thg    John       31   thg     NaN       43   mol  Graham     NaN4   lob     NaN     NaN5   lob     NaN     NaN[5 rows x 3 columns]In [89]:nms = nms.dropna(thresh=2)In [90]:nms[nms.name.notnull()]Out[90]:  movie    name  rating0   thg    John       33   mol  Graham     NaN[2 rows x 3 columns]

编辑

实际查看您最初想要的是什么，而无需

dropna

调用即可：

nms[nms.name.notnull()]

更新

3年后的这个问题，有一个错误，首先

thresh

arg至少查找

n

非

NaN

值，因此实际上输出应为：

In [4]:nms.dropna(thresh=2)Out[4]:  movie    name  rating0   thg    John     3.01   thg     NaN     4.03   mol  Graham     NaN

我可能是3年前弄错了，或者我运行的熊猫版本存在错误，这两种情况都是可能的。