如何根据另一列的特定值从一列中删除 NaN答案

【问题标题】：How to drop NaN from one column according to another columns specific value如何根据另一列的特定值从一列中删除 NaN
【发布时间】：2021-01-26 17:49:27
【问题描述】：

无法弄清楚如何根据另一列特定值从特定列中删除 NaN 值。部分DataFrame(df)：

            vol.            group
1186      10,448,898          1
1187      nan                 0
1188      35,047,520          1
          ...   
8329      130,703             0
8330      241,489             1
8332      nan                 1
8333      101,142             0
8334      nan                 1

我需要从 vol. 中删除 nan 值，但前提是 group 中的值是 1。

我试过了：

df.loc[df['group'] == 1,'vol.'].dropna(inplace=True)

但df 仍然具有所有值，因为 dropna 无效。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe nan drop

【解决方案1】：

您可以更改逻辑 - 在boolean indexing 中选择所有没有1 和nans 的值：

#if necessary convert strings nan to missing values `NaN`s
df['vol.'] = df['vol.'].replace('nan', np.nan)


df = df[(df['group'] != 1) | df['vol.'].notna()]
print (df)
            vol.  group
1186  10,448,898      1
1187         NaN      0
1188  35,047,520      1
8329     130,703      0
8330     241,489      1
8333     101,142      0

【讨论】：

【解决方案2】：

使用这个：

df = df.loc[df['group'] == 1,'vol.']
df.dropna(inplace=True)

【讨论】：

虽然此代码可能会为问题提供解决方案，但最好添加有关其工作原理/方式的上下文。这可以帮助未来的用户学习并将这些知识应用到他们自己的代码中。解释代码时，您也可能会以赞成票的形式从用户那里获得积极的反馈。