如何删除有NaN的重复行并保留没有的行

在数据分析过程中，经常需要处理包含NaN（Not a Number，非数字）值的数据。如果你想删除包含NaN值的重复行并保留没有NaN值的行，可以使用Python中的pandas库来实现。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例DataFrame
data = {
    'A': [1, 2, 2, np.nan, 4],
    'B': [5, 6, 6, np.nan, 8]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除包含NaN值的重复行
df_cleaned = df.dropna().drop_duplicates()

print(df_cleaned)

解释

创建示例DataFrame：首先，我们创建一个包含NaN值的示例DataFrame。
删除包含NaN值的行：使用dropna()方法删除包含NaN值的行。
删除重复行：使用drop_duplicates()方法删除重复行。

输出

     A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  6.0
4  4.0  8.0

参考链接

通过这种方式，你可以有效地删除包含NaN值的重复行并保留没有NaN值的行。

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2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...how：表示删除缺失值的方式。 thresh：表示保留至少有N个非NaN值的行或列。 subset：表示删除指定列的缺失值。 inplace：表示是否操作原数据。...keep：表示采用哪种方式保留重复项，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last '和 ‘False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项...，该参数可以取值为’first’（默认值）、 'last ‘和’False’，其中’first’代表删除重复项，仅保留第一次出现的数据项；'last '代表删除重复项，仅保留最后一次出现的数据项；'False...’表示删除所有的重复项。

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