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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