如何删除第一列中具有 NaN 值的前 n 行？

Question

我的 dataframe 看起来像这样： 我需要删除前 4 行，因为它们在第一列中有 NaN 作为值。 由于我必须对稍微不同的数据框执行此操作，因此我不能仅按索引删除它们。 为了实现这一点，我想逐行迭代 df，使用 numpy isnan function 检查值是否为 NaN，然后删除该行 - 遗憾的是它似乎不起作用。

first_col = df.columns[0]
for i, row in df.iterrows():
    if np.isnan(row[first_col]):
        df.drop(i, axis=0, inplace=True)
    else:
        break

虽然isnan不起作用。 所以我尝试用空白字符串df.fillna("", inplace=True)替换 NaN 值并替换了 if 条件：

first_col = df.columns[0]
for i, row in df.iterrows():
    if row[first_col] == '':
        df.drop(i, inplace=True, axis=0)
    else:
        break

这行得通，但它非常丑陋。 有没有更快/更整洁的方法来实现这一目标？

Answer 1

你可以试试这个：

df['num.ord.tariffa'] = df['num.ord.tariffa'].fillna('Remove')
newdf = df[df['num.ord.tariffa'] != 'Remove']

编辑：

final = pd.DataFrame()
n = 4
for index,row in df.iterrows():
   if index < n:
        if row['c1'] == np.nan:
           pass
        else:
           new = pd.DataFrame([[row['c1'],row['c2']]],columns=['c1','c2'])
           final = final.append(new)
   else:
        new = pd.DataFrame([[row['c1'],row['c2']]],columns=['c1','c2'])
        final = final.append(new)

Answer 2

您应该删除具有 Nan 值的行并添加您感兴趣的列的子集：

df = df.dropna(subset='num.ord.tariffa')

Answer 3

由于您发布它的方式，我无法复制您的完整数据集，但您可以这样做：

假设一个df （类似于您的第一列）：

  num.ord.tariffa
0             NaN
1             NaN
2             NaN
3             NaN
4               5
5               6
6               7

您使用.loc和argmax() ：

new_df = df.loc[df.notnull().all(axis=1).argmax():]

然后回来：

  num.ord.tariffa
4               5
5               6
6               7

这会删除np.nan直到第一个non-nan ，这是您想要的结果。