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[英]NaN values emerging when concatenating multiple dataframes with Pandas
[英]How to write a loop that drops NaN values across multiple pandas dataframes
我在 python 中编写了以下代码,以将多个 csv 文件读入单独的 dfs 中的 pandas:
dfs = []
for f in filenames:
df = pd.read_csv(f, encoding= 'unicode_escape')
dfs.append(df)
它工作得很好,我可以索引我创建的 dfs object 来访问不同的数据帧,如下所示:
dfs[0], dfs[1], etc
但是,数据帧中有 NaN 值,我正在尝试编写第二个循环来遍历并删除它们。 我确信这会起作用,但是它没有:
for df in dfs:
df.dropna()
单元格运行了,但是当我调用 dfs[0] 时,NaN 仍然存在。 这可能是因为数据框在列表中吗? 请注意,我想删除带有 Nans 的行,而不是列。
我将不胜感激任何帮助。 谢谢!
您需要将其分配回来
for i in range(len(dfs)):
dfs[i]=dfs[i].dropna()
或者inplace
添加
for df in dfs:
df.dropna(inplace=True)
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