从熊猫数据框中的列表中删除所有nan值答案

【问题标题】：delete all nan values from list in pandas dataframe从熊猫数据框中的列表中删除所有nan值
【发布时间】：2018-12-18 02:45:23
【问题描述】：

如果有任何元素与 nan 一起存在，那么我想保留元素并只想删除 nan 喜欢

示例 1 ->

index      values
0     [nan,'a',nan,nan]

输出应该像

index   values

0         [a]

示例 2->

index      values
0     [nan,'a',b,c]

1     [nan,nan,nan]

输出应该像

index   values

0      [a,b,c]

1        []

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 pandas dataframe

【解决方案1】：

这是使用df.apply 的一种方法。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"a": [[np.nan, np.nan, np.nan, "a", np.nan], [np.nan, np.nan], ["a", "b"]]})
df["a"] = df["a"].apply(lambda x: [i for i in x if str(i) != "nan"])
print(df)

输出：

        a
0     [a]
1      []
2  [a, b]

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用 np.nan == np.nan 计算为 False 的事实：

df = pd.DataFrame([[0, [np.nan, 'a', 'b', 'c']],
                   [1, [np.nan, np.nan, np.nan]],
                   [2, [np.nan, 'a', np.nan, np.nan]]],
                  columns=['index', 'values'])

df['values'] = df['values'].apply(lambda x: [i for i in x if i == i])

print(df)

   index     values
0      0  [a, b, c]
1      1         []
2      2        [a]

lambda 只是一个匿名函数。您还可以使用命名函数：

def remove_nan(x):
    return [i for i in x if i == i]

df['values'] = df['values'].apply(remove_nan)

相关：Why is NaN not equal to NaN?

【讨论】：

感谢您的回答。你能告诉我 lambda 函数在这里是如何工作的吗？难以理解 i==i
@ShubhamThagunna, lambda 是一个匿名函数。它定义了应用于序列中每个项目的逻辑。这里的项目是df['values'] 系列的元素。请参阅更新以获取具有命名函数的等效项。

【解决方案3】：

你可以在df.values上使用pd.Series.map

import pandas as pd
my_filter = lambda x: not pd.isna(x)
df['new_values'] = df['values'].map(lambda x: list(filter(my_filter, x)))

【讨论】：

【解决方案4】：

df['values'].apply(lambda v: pd.Series(v).dropna().values )

【讨论】：