Панди Python Фільтрування нану з вибору даних стовпця рядків

Без використання, groupbyяк би я фільтрував дані без NaN?

Скажімо, у мене є матриця, у якій клієнти заповнюватимуть "N / A", "n / a" або будь-яку з його варіантів, а інші залишають це порожнім:

import pandas as pd
import numpy as np


df = pd.DataFrame({'movie': ['thg', 'thg', 'mol', 'mol', 'lob', 'lob'],
                  'rating': [3., 4., 5., np.nan, np.nan, np.nan],
                  'name': ['John', np.nan, 'N/A', 'Graham', np.nan, np.nan]})

nbs = df['name'].str.extract('^(N/A|NA|na|n/a)')
nms=df[(df['name'] != nbs) ]

вихід:

>>> nms
  movie    name  rating
0   thg    John       3
1   thg     NaN       4
3   mol  Graham     NaN
4   lob     NaN     NaN
5   lob     NaN     NaN

Як би я відфільтрував значення NaN, щоб я міг отримати результати роботи з таким:

  movie    name  rating
0   thg    John       3
3   mol  Graham     NaN

Я здогадуюсь, мені потрібно щось на кшталт, ~np.isnanале тильда не працює зі струнами.

Просто скиньте їх:

nms.dropna(thresh=2)

це буде відкидати всі рядки , де є принаймні дві не- NaN.

Тоді ви можете впасти, де ім'я NaN:

In [87]:

nms
Out[87]:
  movie    name  rating
0   thg    John       3
1   thg     NaN       4
3   mol  Graham     NaN
4   lob     NaN     NaN
5   lob     NaN     NaN

[5 rows x 3 columns]
In [89]:

nms = nms.dropna(thresh=2)
In [90]:

nms[nms.name.notnull()]
Out[90]:
  movie    name  rating
0   thg    John       3
3   mol  Graham     NaN

[2 rows x 3 columns]

EDIT

Насправді, дивлячись на те, що ви спочатку хочете, ви можете зробити це лише без dropnaдзвінка:

nms[nms.name.notnull()]

ОНОВЛЕННЯ

Дивлячись на це питання через 3 роки, є помилка, по-перше, threshаргумент шукає принаймні nнецінні NaNзначення, тому насправді вихід повинен бути:

In [4]:
nms.dropna(thresh=2)

Out[4]:
  movie    name  rating
0   thg    John     3.0
1   thg     NaN     4.0
3   mol  Graham     NaN

Можливо, що я або помилився 3 роки тому, або що у версії панд, у яких я працював, була помилка, обидва сценарії цілком можливі.

Найпростіші з усіх рішень:

filtered_df = df[df['name'].notnull()]

Таким чином, він фільтрує лише рядки, у яких немає значення NaN у стовпці "ім'я".

Для кількох стовпців:

filtered_df = df[df[['name', 'country', 'region']].notnull().all(1)]

df = pd.DataFrame({'movie': ['thg', 'thg', 'mol', 'mol', 'lob', 'lob'],'rating': [3., 4., 5., np.nan, np.nan, np.nan],'name': ['John','James', np.nan, np.nan, np.nan,np.nan]})

for col in df.columns:
    df = df[~pd.isnull(df[col])]

df.dropna(subset=['columnName1', 'columnName2'])