在特定列（熊猫）中首次出现 NaN 后删除所有行答案

【问题标题】：drop all rows after first occurance of NaN in specific column (pandas)在特定列（熊猫）中首次出现 NaN 后删除所有行
【发布时间】：2017-09-22 03:11:51
【问题描述】：

我正在尝试在 pandas 中使用 dropna 函数。我想将它用于特定的列。

如果所有行都有所有 NaN 值，我只能弄清楚如何使用它来删除 NaN。

我有一个数据框（见下文），我想在特定列“A”列中第一次出现 NaN 后删除所有行

当前代码，仅当所有行值为 NaN 时才有效。

data.dropna(axis = 0, how = 'all')
data

原始数据框

    data = pd.DataFrame({"A": (1,2,3,4,5,6,7,"NaN","NaN","NaN"),"B": (1,2,3,4,5,6,7,"NaN","9","10"),"C": range(10)})
    data


    A   B   C
0   1   1   0
1   2   2   1
2   3   3   2
3   4   4   3
4   5   5   4
5   6   6   5
6   7   7   6
7   NaN NaN 7
8   NaN 9   8
9   NaN 10  9

我希望输出的样子：

    A   B   C
0   1   1   0
1   2   2   1
2   3   3   2
3   4   4   3
4   5   5   4
5   6   6   5
6   7   7   6

对此的任何帮助表示赞赏。显然，我想以最干净、最有效的方式做到这一点。

谢谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas nan

【解决方案1】：

使用iloc + argmax

data.iloc[:data.A.isnull().values.argmax()]

     A  B  C
0  1.0  1  0
1  2.0  2  1
2  3.0  3  2
3  4.0  4  3
4  5.0  5  4
5  6.0  6  5
6  7.0  7  6

或使用不同的语法

top_data = data[:data['A'].isnull().argmax()]

【讨论】：

@MaxU 差不多，这取决于索引是有序的整数。我用另一种方式修复了它。
你能快点吗？ stackoverflow.com/questions/41318942/…
loc + idxmax 有什么问题？另外我认为你不需要.values，Series 也有argmax 方法。
loc 采用两个端点。 idxmax 返回nan 第一次发生的索引，并包含在loc 的结果中。 MaxU 首先建议使用+1，但如果索引不是方便排序的整数，这并不能一概而论。 iloc 不包括终点，但现在我必须找到位置而不是索引。所以我不得不使用argmax。
感谢@piRSquared 是的，到目前为止它运行良好。是的，在我的实际工作数据框中，它是整数和字符串的混合体（我应该在示例中放置一些字符串）。