Pandas - 刪除只有 NaN 值的行

Question

我有一個包含許多 NaN 值的 DataFrame。 我想刪除包含太多 NaN 值的行； 特別是：7個或更多。

我嘗試以多種方式使用dropna函數，但很明顯它會貪婪地刪除包含任何NaN 值的列或行。

這個問題（ Slice Pandas DataFrame by Row ）告訴我，如果我可以編譯一個包含太多 NaN 值的行列表，我可以用一個簡單的方法將它們全部刪除

df.drop(rows)

我知道我可以使用count函數計算非空值，我可以將它們從總數中減去並以這種方式獲得 NaN 計數（是否有直接的方法來計算連續的 NaN 值？）。 但即便如此，我還是不確定如何編寫一個逐行遍歷 DataFrame 的循環。

這是我認為正確的一些偽代碼：

### LOOP FOR ADDRESSING EACH row:
    m = total - row.count()
    if (m > 7):
        df.drop(row)

我還是 Pandas 的新手，所以我對解決這個問題的其他方法非常開放； 無論它們是更簡單還是更復雜。

Answer 1

基本上這樣做的方法是確定 cols 的數量，設置非 nan 值的最小數量並刪除不符合此條件的行：

df.dropna(thresh=(len(df) - 7))

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Answer 2

df.dropna的可選 thresh 參數允許您為其提供最小數量的非 NA 值以保留該行。

df.dropna(thresh=df.shape[1]-7)