如何從數據框中刪除具有空值和分類變量的行？

Question

我試圖從我從 Excel 導入的數據框中刪除具有空值和分類變量的行。 我已經嘗試了許多其他功能和許多不同的方法來這樣做，但我無法刪除它們，至少不是全部。

大約有 185000 行和 6 列。 我試圖做的是使用 for 循環遍歷整行並在“訂單 ID”列上有空值或分類變量時刪除行。

這是我嘗試過的代碼之一：

f = 0

value = merged_file.at[f, 'Order ID']
for value in merged_file:
    if value is None:
        merged_file.drop(merged_file.index[f])
        merged_file.reset_index(inplace=True, drop=True)
        f+=1
        continue
    elif value == 'Order ID':
        merged_file.drop(merged_file.index[f])
        merged_file.reset_index(drop=True, inplace=True)
        f+=1
        continue
    elif f==186845:
        break
    else:
        f+=1
        continue

如果糾正我做錯了什么，我將不勝感激，如果有更好的方法來指定和刪除具有空值和分類變量的行或列，請告訴我。

謝謝你。

Answer 1

因此，即使代碼看起來不是真正的 Pythonic，您似乎也在使用 Pandas。 無論如何，我建議不要遍歷數據幀的每一行，在包含 nan 的熊貓行中可以使用dropna 刪除：

 merged_file.dropna(subset=['Order ID'],inplace=True)

要刪除包含分類變量的行，您可以使用 numpy isreal 。 Apply 簡單地將函數 isreal 應用於所有行，將所有不包含數值的行標記為 False。

import numpy as np
merged_file = merged_file[merged_file['Order ID'].apply(lambda x: np.isreal(x))]