Удаление NaN из столбца строк в pandas DataFrame: решение

Быстрый ответ

Если нужно отфильтровать строки со значением NaN в объекте DataFrame библиотеки pandas, вы можете создать булеву маску с помощью метода .notna() и применить её для выборки требуемых данных:

import pandas as pd

# Допустим, 'df' – это ваш DataFrame, а 'col' – название столбца.
# Возьмем строки из 'df', в которых в столбце 'col' нет значений NaN
filtered_df = df[df['col'].notna()]

Таким образом вы аккуратно исключите строки с пропущенными значениями, оставив остальные данные нетронутыми.

Стратегии работы с NaN

Борьба с NaN в нескольких столбцах

Если вам необходимо удалить строки с NaN в нескольких столбцах, это можно сделать для всех или лишь для отдельных столбцов:

# Удалим строки, где в 'column1' или 'column2' есть NaN
cleaned_df = df.dropna(subset=['column1', 'column2'])

# Удалим строки, где одновременно в 'column1' и 'column2' присутствуют NaN
fully_cleaned_df = df[df[['column1', 'column2']].notna().all(axis=1)]

Применение метода Query для фильтрации

Метод query позволит вам эффективно отфильтровать данные, исключая строки с NaN:

# Исключим строки, где 'column_name' содержит NaN или 'N/A'
df_cleaned = df.query("column_name.notna() & column_name != 'N/A'", engine='python')

Обнаружение и удаление маскированных NaN с использованием RegEx

Будьте внимательны: некоторые NaN могут быть маскированы как 'N/A' или пустые строки:

# Воспользуемся регулярными выражениями, чтобы найти маскированные NaN
nan_filter = df['column_name'].str.match(r'^(?!$|N/A).*$', na=False)
df_filtered = df[nan_filter]

Использование списков для создания сложных условий фильтрации

Для более сложных ситуаций, требующих несколько условий или пользовательской функции, вы можете использовать генераторы списков:

# Исключим строки, в которых значения 'column_name' не являются строками или пустыми
filtered_df = df[[not pd.isnull(x) and x.strip() != '' for x in df['column_name']]]

Визуализация

Как спелые вишни в вашем фруктовом салате, так и полезные данные в вашем DataFrame должны быть без примеси NaN:

🥗 = [🍒, 👻, 🍒, 🍒, 👻, 🍒]

Уберите из вашего салата все "привидения":

salad = salad.dropna()  # Убираем "привидений"

Теперь ваш салат состоит только из вишен:

🥗 = [🍒, 🍒, 🍒, 🍒]

Приятного аппетита и не забудьте проверить свои данные на чистоту от NaN!

Продвинутые техники обработки данных

Работа с маскированными NaN

Не все NaN можно легко обнаружить: они могут быть маскированы обозначениями '--' или 'unknown':

# Раскроем маскированные NaN
placeholders = ['', 'N/A', 'unknown', '--']
filtered_df = df[df['column_name'].apply(lambda x: x not in placeholders)]

Типы Integer с поддержкой NULL: убежище для NaN

Обращайте внимание на типы данных Integer, поддерживающие NULL. Некоторые числа могут маскироваться, используя pd.NA:

# Преобразуем типы данных, чтобы предотвратить маскировку чисел через pd.NA
df = df.convert_dtypes()

Типы String с поддержкой NULL: тайное убежище для NaN

Новый тип данных StringDtype в pandas позволяет точно контролировать использование pd.NA:

# Контролируем места использования pd.NA, присваивая им тип 'string'
df['column_name'] = df['column_name'].astype('string')

Полезные материалы

1. pandas.DataFrame.dropna — Документация pandas 2.2.0 — Официальное описание метода dropna.
2. Работа с пропущенными данными — Руководство пользователя pandas 2.2.0 — Разъяснение работы с NaN в pandas.
3. Python: очистка данных с помощью pandas и NumPy – Real Python — Изучайте методы очистки и подготовки данных в pandas.
4. Удаление строк с пустыми ячейками из DataFrame в pandas – Stack Overflow — Общее обсуждение способов работы со значениями NaN.
5. pandas.Series.str — Документация pandas 2.2.0 — Примеры работы со строками в pandas Series.