如何编写一个循环，在多个熊猫数据帧中删除 NaN 值

Question

我在 python 中编写了以下代码，以在单独的 dfs 中将多个 csv 文件读入 pandas：

dfs = []
for f in filenames:
    df = pd.read_csv(f, encoding= 'unicode_escape')
    dfs.append(df)

效果很好，我可以索引我创建的 dfs 对象以访问不同的数据帧，如下所示：

dfs[0], dfs[1], etc

但是，数据帧中包含 NaN 值，我正在尝试编写第二个循环来遍历并删除它们。我确信这会起作用，但是它没有：

for df in dfs:
  df.dropna()

单元运行了，但是当我调用 dfs[0] 时，NaN 仍然存在。这可能是因为数据框在列表中吗？注意，我想删除带有 Nans 的行，而不是列。

如果有任何帮助，我将不胜感激。谢谢！

Answer 1

你需要重新分配它

for i in range(len(dfs)):
    dfs[i]=dfs[i].dropna()

或加inplace

for df in dfs:
  df.dropna(inplace=True)