Python DataFrame：如何删除填充多列的行？答案

【问题标题】：Python DataFrame: how to delete rows where more than one column is populated?Python DataFrame：如何删除填充多列的行？
【发布时间】：2019-11-04 11:39:08
【问题描述】：

我有一个数据框，其中的列应该是虚拟列（对于每一行，应该只填充一列）。但是，数据中有一些“噪音”：某些行填充了不止一列。我想删除这些行。

假设 DataFrame 如下例所示：

  a       b        c        d  
0 NaN     1        NaN      NaN
1 1       2        3        4  
2 1       1        NaN      NaN 
3 NaN     NaN      1        NaN
4 1       NaN      1        NaN

所以我的预期结果是行 [1,2,4] 被删除。你可能会说我只接受 NaN 值的数量等于 number_of_columns - 1 的行。

有没有办法在熊猫中做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe data-cleaning

【解决方案1】：

这个会带你到那里。您只需计算一行中的空值数量，然后据此对帧进行切片。

df[df.notna().sum(axis=1) <= 1]
    a    b    c   d
0 NaN  1.0  NaN NaN
3 NaN  NaN  1.0 NaN

【讨论】：

谢谢，这是一个完美的解决方案，它还允许您根据数据框中的列子集删除行！

【解决方案2】：

用途：

df[(df.shape[1]-1)==(df.isna().sum(axis=1))]

    a    b    c   d
0 NaN  1.0  NaN NaN
3 NaN  NaN  1.0 NaN

【讨论】：

感谢以上！假设我的数据有更多列，并且我想只根据上面的列子集删除行，你会怎么做？
@Maciej 如果我理解的话，您可以创建一个副本m=df.loc[:,[interested_columns]].copy()，然后将代码中的df 替换为m。