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。

相关·内容

如何删除相邻连续的重复行？

【题目】如下为一张互联网企业用户访问商城的各页面的访问记录表要求当用户连续访问同一页面时，只保留第一次访问记录，即得到如下结果：字段说明：用户ID：用户的账户访问的页面：用户访问商城时查看的页面...访问页面时间：用户打开该页面的时间点【解题思路一】：根据题意的要求，把要求的结果在原表上用黄色标出，通过观察发现连续登录的某一个页面只保留第一次访问的记录。...=t.上一个访问的页面【本题要点】此种解法用到了lag()函数，lag()函数是查询当前行向上偏移n行对应的结果该函数有三个参数：第一个为待查询的参数列名，第二个为向上偏移的位数，第三个参数为超出最上面边界的默认值...，一般与over()连用，为窗口函数的一种。 lag(…) over (partition by… order by…) 下图为lag()函数向上偏移一行，两行，并超出边界用“0”表示的图示。...一个题目有多种实现的方式，不是只有一种代码可以实现，遇到问题换个思路和解法，多写多练就能很快的提高。

4.6K2 0

如何用 awk 删除文件中的重复行【Programming】

了解如何在不排序或更改其顺序的情况下使用awk'!visited $ 0 ++'。 [jb0vbus7u0.png] 假设您有一个文本文件，并且需要删除它的所有重复行。...摘要要删除重复的行，同时保留它们在文件中的顺序，请使用： awk '!...对于文件的每一行，如果行出现次数为零，则将其增加一并打印该行，否则，它仅增加出现次数而无需打印该行。我对awk并不熟悉，所以我想了解它是如何通过这么短的脚本来实现这一点的。...，但不保留行顺序。...abc ghi def xyz klm 参考资料 Gnu awk 用户指南 awk 中的数组 Awk真值 Awk 表达式如何在Unix中删除文件中的重复行？删除重复行而不排序 awk '!

8.7K0 0

python 删除excel表格重复行,数据预处理操作

', 'Sheet1')) # 查看读取数据内容 print(data) # 查看是否有重复行 re_row = data.duplicated() print(re_row) # 查看去除重复行的数据...(subset=None,keep='first',inplace=None))#excel文件中设定第一和第二行为重复行，结果删除了第二行保留第一行 ###df_excel.drop_duplicates...#####keep='first'表示保留第一次出现的重复行，是默认值。keep另外两个取值为"last"和False，分别表示保留最后一次出现的重复行和去除所有重复行。...）的行 # #axis=1: 删除包含缺失值（NaN）的列 # # how=‘any' :要有缺失值（NaN）出现删除...# # how=‘all': 所有的值都缺失（NaN）才删除 # 还有一个thresh参数 # thresh=n，保留至少有 n 个非 NaN

6.7K2 1

Python中的DataFrame模块学

print(data) 　　# data = 　　# name gender country 　　# 0 xu male China 　　# 1 wang female China 　　DataFrame删除重复的数据行...keep='first') 　　# norepeat_df = df.drop_duplicates(subset=[1, 2], keep='first') 　　# keep=False时，就是去掉所有的重复行...　　# keep=‘first'时，就是保留第一次出现的重复行　　# keep='last'时就是保留最后一次出现的重复行。　　...异常处理　　过滤所有包含NaN的行　　dropna()函数的参数配置参考官网pandas.DataFrame.dropna 　　from numpy import nan as NaN 　　import...# subset: ['name', 'gender'] 在子集中去除NaN值，子集也可以index，但是要配合axis=1 　　# inplace: 如何为True，则执行操作，然后返回None

2.4K1 0

python数据处理 tips

df.head()将显示数据帧的前5行，使用此函数可以快速浏览数据集。删除未使用的列根据我们的样本，有一个无效/空的Unnamed:13列我们不需要。我们可以使用下面的函数删除它。...删除重复项让我们使用此函数检查此数据集中的重复项。 df[df.duplicated(keep=False)] ? keep允许一些参数检查重复项。...在本例中，我希望显示所有的重复项，因此传递False作为参数。现在我们已经看到这个数据集中存在重复项，我想删除它们并保留第一个出现项。下面的函数用于保留第一个引用。...解决方案1：删除样本（行）/特征（列）如果我们确信丢失的数据是无用的，或者丢失的数据只是数据的一小部分，那么我们可以删除包含丢失值的行。在统计学中，这种方法称为删除，它是一种处理缺失数据的方法。...现在你已经学会了如何用pandas清理Python中的数据。我希望这篇文章对你有用。如果我有任何错误或打字错误，请给我留言。

4.4K3 0

数据导入与预处理-第5章-数据清理

重复值主要有两种处理方式：删除和保留，其中删除重复值是比较常见的方式，其目的在于保留唯一的数据记录。...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。...na_df.dropna() 输出为：保留至少有3个非NaN值的行： # 保留至少有3个非NaN值的行 na_df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, np.NaN, 4...’表示删除所有的重复项。

4.5K2 0

数据清洗与准备（1）

]等价 -----结果----- 0 1.0 2 3.5 4 7.0 当处理DataFrame对象的时候，可能会复杂一点，可能想要删除全部为NA的列或者含有NA的行或列，dropna默认情况下会删除包含缺失值的行...的行；传入axis=1，可以删除均为NA的列。...3.0 1 1.0 NaN NaN 2 NaN NaN NaN 3 NaN 5.2 6.0 过滤DataFrame的行的相关方法往往涉及时间序列数据，我们也可以传入thresh参数保留一定数量的行...6 0.689484 0.610255 0.648971 总结：（1）处理缺失值常用dropna()方法，默认删除含有缺失值的行（2）传入how="all"可以删除全部为缺失值的行（3）传入...axis=1可以删除列（4）传入thresh可以保留一定数量的观察值的行处理缺失值是数据分析的第一步，下一篇文章将介绍补全缺失值和数据转换的相关内容。

8741 0

手把手教你搞定4类数据清洗操作

比如我们很难对每个数据的ID（独特编码）进行补全，在有的情境下这些信息是必要信息，不能够缺失，而在有的情境下却根本不需要这类信息。比如我们有一组网购记录信息，其中包括每个用户在不同时间段的操作。...dropna(thresh=2)# 保留行中至少有两个值的行 test1 = test1.dropna(how='any')# 去除数据中含有缺失值的行 test1 = test1.dropna(how...这类问题的特殊性在于不能简单地以删除方式来处理，因为有可能是人工填写错误，前端没有校验，或者导入数据时部分或全部存在列没有对齐导致，需要具体识别问题类型后再有针对性地解决。...比如“ABC银行”与“ABC銀行”，单看名字可以看出这两条信息大概率是重复的，但只有对比其他信息才能确保去重的正确性，比如对比两家公司的电话与地址是否完全相同。...在真实世界中获取的数据常常会包含错误信息，有的是人为导致，有的是非人为导致，我们可以通过交叉验证及时发现并修复矛盾内容，为后期建模提供更高质量的数据信息。

1K1 0

Pandas_Study02

dropna() 删除NaN 值可以通过 dropna 方法，默认按行扫描(操作)，会将每一行有NaN 值的那一行删除，同时默认是对原对象的副本操作，不会对原对象产生影响，也可以通过inplace 指示是否直接在原对象上操作...axis = 1, thresh = 2)) # axis=1按列操作，thresh 指示这一列或行中有两个或以上的非NaN 值的行或列被保留通过布尔判断，也是可以实现删除 NaN 的功能。...删除重复数据对于数据源中的重复数据，一般来讲没有什么意义，所以一般情况下都会进行删除操作。 duplicated() duplicated 方法可以返回重复数据的分布情况，以布尔值显示。...，可以指定inplace 是否在原对象上直接操作，keep= last first false 等默认first保留第一次出现的重复数据，last同时保留最后一次出现的重复数据，false 不保留使用如上...实际上就是对两个df 求交集还是并集的选择 # 外连接就是并集，内连接就是交集 3. merge() 方法 merge函数可以真正实现数据库的内外连接，且外连接还可以有左右连接的特性。

2031 0

Pandas数据处理3、DataFrame去重函数drop_duplicates()详解

keep：有三个可选参数，分别是 first、last、False，默认为 first，表示只保留第一次出现的重复项，删除其余重复项，last 表示只保留最后一次出现的重复项，False 则表示删除所有重复项...inplace：布尔值参数，默认为 False 表示删除重复项后返回一个副本，若为 Ture 则表示直接在原数据上删除重复项。 subset参数测试根据参数说明我们知道，是根据列名去重。...Keep参数测试全都删掉【keep=False】这里是只要有重复的就全部删除。...='first'】保留第一次出现的，后面的都删除。...keep='last'】保留最后一次出现的，其它的都删除。

9443 0

pandas合并和连接多个数据框

0.012370 默认情况下，以行的方式合并多个数据框，对于子数据框中没有的列，以NaN进行填充。...NaN -1.824889 -0.687067 0.012370 观察上述的结果可以发现，合并数据框时，对于不同shape的数据框，尽管行标签和列标签有重复值，但是都是当做独立元素来处理，直接取了并集...合并数据框时，沿着axis参数指定的轴进行合并，而join参数则控制在另外一个轴上，标签如何处理，默认的outer表示取并集，取值为inner时，取交集，只保留overlap的标签，示例如下 >>> pd.concat...，默认值为False, 保留原有的标签，示例如下 # 保留原有的行标签 >>> pd.concat([a, b], ignore_index = False) A B C 0 -1.809098...表示取key的并集 # 没有的元素用NaN填充 >>> a.merge(b, how='outer') name age height weight 0 Rose 21.0 172.0 45.0

1.9K2 0

pandas数据清洗，排序，索引设置，数据选取

df.dropna(how='all')# 一行中全部为NaN的，才丢弃该行 df.dropna(thresh=3)# 每行至少3个非空值才保留缺失值填充fillna() df.fillna(0)...1000:0}) 重复值处理duplicated()，unique()，drop_duplictad() df.duplicated()#两行每列完全一样才算重复，后面重复的为True，第一个和不重复的为...返回唯一值的数组（类型为array） df.drop_duplicates(['k1'])# 保留k1列中的唯一值的行，默认保留第一行 df.drop_duplicates(['k1','k2'],...take_last=True)# 保留 k1和k2 组合的唯一值的行，take_last=True 保留最后一行 ---- 排序索引排序 # 默认axis=0，按行索引对行进行排序；ascending...既是取消层次化索引，将索引变回列，并补上最常规的数字索引 df.reset_index() ---- 数据选取 [] 只能对行进行（row/index）切片，前闭后开df[0:3]，df[

3.3K2 0

Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

对于非数字标签来说，这有点显而易见：为什么（以及如何）Pandas在删除一行后，会重新标记所有后续的行？对于数字标签，答案就有点复杂了。...首先，Pandas 纯粹通过位置来引用行，所以如果想在删除第3行之后再去找第5行，可以不用重新索引（这就是iloc的作用）。...第二，保留原始标签是一种与过去某个时刻保持联系的方式，就像 "保存游戏" 按钮。如果你有一个有一百列和一百万行的大表，需要找到一些数据。...重复数据特别注意检测和处理重复的数据，可以在图片中看到： is_unique,nunique, value_counts drop_duplicates 和 duplicated 可以保留最后出现的...字符串和正则表达式几乎所有的Python字符串方法在Pandas中都有一个矢量的版本： count, upper, replace 当这样的操作返回多个值时，有几个选项来决定如何使用它们： split

2862 0

pandas（一）

=pd.DataFrame(data) 通过series对象创建　　pd.DataFrame({'data':data,'age':[1,2,3,4]) *注意此处data是前面series创建好的有索引的对象...，没有的用nan代替两个dataframe运算时也适用也可以自定义缺失值 a=pd.DataFrame(np.random.randint(0,20,(2,2)), 　　　　　　　　columns=...[2,3,5], 　　　　　　　　　　　[np.nan,4,6]]) 　　df.dropna() 删除含有缺失值的整行数据 ,axis=1或axis='columns' 删除整列数据　　df...[3] = np.nan 　　df.dropna(axis='columns',how='all) all表示删除全是缺失值的那行，any表示有缺失值就删除　　df.dropna(axis='row...',thresh=3) 表示最少含有3个非缺失值的行才会被保留　　填充缺失值：　　data=pd.Series([1,np.nan,2,None,3],index=list('avcde'))

9822 0

数据导入与预处理-课程总结-04~06章

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。

13K1 0

数据分析之pandas模块

2.2 行索引 ? 　　2.3 元素索引 ? 　　2.4 切片 ? 　　3，运算　　要保证行索引和列索引都一致才能运算，否则用NaN填充 ? 　　...4.2 还可以用drop(),drop系列的函数中，axis=1表示列，axis=0代表行，这和其他所有场景都是相反的 ? 　　4.3 上面两种清洗方法都是删除整行或者，整列，有时是不允许这样子删除。...参数join:'outer'将所有的项进行级联（忽略匹配和不匹配），'inner'只会把匹配的项进行级联。 ? 　　由于在以后的级联的使用很多，因此有一个函数append专门用于在后面添加。 ? 　　...在使用merge时，会自动根据两者相同的columns，来合并每一列元素不要求一致参数： how：out取并集，inner取交集 on：当两者有多列的名字相同时，我们想指定某一列进行合并，那我们就要把想指定列的名字赋给它...8，删除重复元素　　使用duplicated()函数检测重复的行，返回元素为bool类型的Series对象，keep参数：指定保留哪一行重复的元素 ?

1.1K2 0

pandas系列4_合并和连接

DF数据，缺值用NaN补充 join outer：合并，缺值用nan inner：求交集，非交集部分直接删除 keys：用于层次化索引 ignore_index：不保留连接轴上的索引，产生新的索引官方文档...用于连接的列名，默认是相同的列名 left_on \right_on 左侧、右侧DF中用作连接键的列 sort 根据连接键对合并后的数据进行排序，默认是T suffixes 重复列名，直接指定后缀，用元组的形式...(’_left’, ‘_right’) left_index、right_index 将左侧、右侧的行索引index作为连接键（用于index的合并） df1 = pd.DataFrame({'key...，参数表格选项说明 inner 两个表中公有的键 outer 两个表中所有的键，不存在的值用NaN补足 left 左表中所有的键 right 右表中所有的键交集：how=inner，默认取值，内连接...4 bar two NaN 7.0 pd.merge(left, right, on='key1') # 通过key1进行连接，key2重复了，默认是在key2的后面添加_x、_y key1

7781 0

70个NumPy练习：在Python下一举搞定机器学习矩阵运算

答案： 21.打印python numpy数组并保留3位小数？难度：1 问题：打印或显示numpy数组rand_arr，并三位小数。...难度：3 问题：过滤具有petallength（第3列）> 1.5和sepallength（第1列）<5.0的iris_2d的行。答案： 35.如何从numpy数组中删除包含缺失值的行？...难度：3：问题：选择没有nan值的iris_2d数组的行。答案： 36.如何找到numpy数组的两列之间的相关性？...答案： 49.如何计算数组中所有可能值的行数？难度：4 问题：计算有唯一值的行数。输入：输出：输出包含10列，表示1到10之间的数字。这些值是相应行中数字数量。...难度：2 问题：从一维numpy数组中删除所有nan值输入：输出：答案： 62.如何计算两个数组之间的欧氏距离？难度：3 问题：计算两个数组a和b之间的欧式距离。

20.7K4 2

pandas 缺失数据处理大全

本次来介绍关于缺失值数据处理的几个常用方法。一、缺失值类型在pandas中，缺失数据显示为NaN。缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。...1、np.nan 缺失值有个特点（坑），它不等于任何值，连自己都不相等。如果用nan和任何其它值比较都会返回nan。...，我们要知道如何判断缺失值。...五、缺失值填充一般我们对缺失值有两种处理方法，一种是直接删除，另外一种是保留并填充。下面先介绍填充的方法fillna。...: float64 cumsum累加会忽略NA，但值会保留在列中，可以使用skipna=False跳过有缺失值的计算并返回缺失值。

4042 0

pandas 缺失数据处理大全（附代码）

缺失值有3种表示方法，np.nan，none，pd.NA。 1、np.nan 缺失值有个特点（坑），它不等于任何值，连自己都不相等。如果用nan和任何其它值比较都会返回nan。...，我们要知道如何判断缺失值。...五、缺失值填充一般我们对缺失值有两种处理方法，一种是直接删除，另外一种是保留并填充。下面先介绍填充的方法fillna。...: float64 cumsum累加会忽略NA，但值会保留在列中，可以使用skipna=False跳过有缺失值的计算并返回缺失值。...这个用法和其它比如value_counts是一样的，有的时候需要看缺失值的数量。以上就是所有关于缺失值的常用操作了，从理解缺失值的3种表现形式开始，到缺失值判断、统计、处理、计算等。

2.3K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云