在 MultiIndex 中删除带有 NaN 的行并带有重复项

Question

更新了一个重现我的确切问题的 DataFrame

我有一个问题，即出现在我的索引中的NaN 会导致非唯一行（因为NaN !== NaN）。我需要删除索引中出现NaN 的所有行。我之前的问题有一个带有单个 NaN 行的示例 DataFrame，但是原始解决方案没有解决我的问题，因为它不符合这个宣传不佳的要求：

（请注意，在实际数据中，我有数千个这样的行，包括自 NaN !== NaN 以来的重复行，因此这在索引上是允许的）

（来自我的原始帖子）

问题

>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame([[1,1,"a"],[1,2,"b"],[1,3,"c"],[1,np.nan,"x"],[1,np.nan,"x"],[1,np.nan,"x"],[2,1,"d"],[2,2,"e"],[np.nan,1,"x"],[np.nan,2,"x"],[np.nan,1,"x"]], columns=["a","b","c"])
>>>df
         c
a   b
1.0 1.0  a
    2.0  b
    3.0  c
    NaN  x
    NaN  x
    NaN  x
2.0 1.0  d
    2.0  e
NaN 1.0  x
    2.0  x
    1.0  x

注意重复的行：(1.0, NaN) 和 (NaN, 1.0)

失败的解决方案：

我尝试了一些简单的方法，例如：

>>>df = df[pandas.notnull(df.index)]

但这失败了，因为 notnull 没有为 MultiIndex 实现。

也是建议的早期答案之一：

>>>df = df.reindex(df.index.dropna())

但是这失败并出现错误：

Exception: cannot handle a non-unique multi-index!

期望的输出：

>>>df
         c
a   b
1.0 1.0  a
    2.0  b
    3.0  c
2.0 1.0  d
    2.0  e

（所有NaN 索引行都被删除，消除所有非唯一行）

Answer 1

选项 1
reset_index、dropna 和 set_index .

c = df.index.names
df = df.reset_index().dropna().set_index(c)
df

         c
a   b     
1.0 1.0  a
    2.0  b
    3.0  c
2.0 1.0  d
    2.0  e
    2.0  x
    1.0  x

---

如果您的 MultiIndex 是唯一的，您可以使用...
选项 2
df.index.dropna 和 df.reindex

df = df.reindex(df.index.dropna())