如何刪除第一列中具有 NaN 值的前 n 行？

Question

我的 dataframe 看起來像這樣： 我需要刪除前 4 行，因為它們在第一列中有 NaN 作為值。 由於我必須對稍微不同的數據框執行此操作，因此我不能僅按索引刪除它們。 為了實現這一點，我想逐行迭代 df，使用 numpy isnan function 檢查值是否為 NaN，然后刪除該行 - 遺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

雖然isnan不起作用。 所以我嘗試用空白字符串df.fillna("", inplace=True)替換 NaN 值並替換了 if 條件：

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

這行得通，但它非常丑陋。 有沒有更快/更整潔的方法來實現這一目標？

Answer 1

你可以試試這個：

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

編輯：

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

您應該刪除具有 Nan 值的行並添加您感興趣的列的子集：

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

Answer 3

由於您發布它的方式，我無法復制您的完整數據集，但您可以這樣做：

假設一個df （類似於您的第一列）：

  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():]

然后回來：

  num.ord.tariffa
4               5
5               6
6               7

這會刪除np.nan直到第一個non-nan ，這是您想要的結果。