根據列值在熊貓數據框中刪除行

Question

我有一個像這樣的數據框：

cols = [ 'a','b']
df = pd.DataFrame(data=[[NaN, -1, NaN, 34],[-32, 1, -4, NaN],[4,5,41,14],[3, NaN, 1, NaN]], columns=['a', 'b', 'c', 'd'])

我想檢索所有行，當列'a'和'b'為非負數時，但是如果其中任何一個或全部丟失，我想保留它們。

結果應該是

   a   b   c   d
2  4   5  41  14
3  3 NaN   1 NaN

我已經嘗試過了，但是沒有給出預期的結果。

df[(df[cols]>0).all(axis=1) | df[cols].isnull().any(axis=1)]

Answer 1

IIUC，您實際上想要

>>> df[((df[cols] > 0) | df[cols].isnull()).all(axis=1)]
   a   b   c   d
2  4   5  41  14
3  3 NaN   1 NaN

現在，您會得到“如果它們都是肯定的”或“任何都不為空”。 您想要“如果全部都是（正數或null）”。 （將非負數> 0替換為>=0 ）

由於NaN不是正數，我們可以通過翻轉條件來簡化，並使用類似

>>> df[~(df[cols] <= 0).any(axis=1)]
   a   b   c   d
2  4   5  41  14
3  3 NaN   1 NaN