Pandas 中非“NaN”值的索引

Question

从 Pandas 数据框中，如何获取非“NaN”值的索引？

我的数据框是

    A    b     c
0   1    q1    1
1   2    NaN   3
2   3    q2    3
3   4    q1    NaN
4   5    q2    7

我想要b列不是NaN的行的索引。 （其他列中可能有 NaN 值，例如 c ）

non_nana_index = [0,2,3,4]

使用此非“NaN”索引列表，我想创建b列没有“Nan”的新数据框

df2=

    A    b     c
0   1    q1    1
1   3    q2    3
2   4    q1    NaN
3   5    q2    7

Answer 1

只需过滤它们

In [62]:

df['b'].notnull()

Out[62]:
0     True
1    False
2     True
3     True
4     True
Name: b, dtype: bool
In [63]:

df[df['b'].notnull()]
Out[63]:
   A   b   c
0  1  q1   1
2  3  q2   3
3  4  q1 NaN
4  5  q2   7

Answer 2

DataFrames有一个dropna方法：

import pandas
import numpy

d = pandas.DataFrame({'A': [1, 2, 3, numpy.nan], 
                      'b': [1, 2, numpy.nan, 3],
                      'c': [1, numpy.nan, 2, 3]})
d.dropna(subset=['b'])

Answer 3

您也可以在此处使用query ：

In [5]: df.query('b == b')
Out[5]: 
   A   b    c
0  1  q1  1.0
2  3  q2  3.0
3  4  q1  NaN
4  5  q2  7.0

这与 NaN 相比，它本身返回False ：

In [5]: np.nan == np.nan
Out[5]: False