如何根据上面的行删除行？蟒蛇熊猫答案

【问题标题】：How to delete row based on row above? Python Pandas如何根据上面的行删除行？蟒蛇熊猫
【发布时间】：2015-10-22 20:25:19
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据集：

df = pd.DataFrame({'a': [1,1,1, 2, 3, 3, 4], 'b': [1,np.nan, np.nan, 2, 3, np.nan, 4]})

我希望删除下一行中具有 np.nan 的所有行。我不知道如何做到这一点，因为我不知道如何根据其他行删除行。

【问题讨论】：

为什么投反对票？有没有办法根据后面的行删除一行？像查找一样。也许使用'a'有办法使用groupby？

标签： python numpy pandas

【解决方案1】：

您想在下一行中查找所有具有 np.nan 的行。为此使用 shift：

df.shift().isnull()

       a      b
0   True   True
1  False  False
2  False   True
3  False   True
4  False  False
5  False  False
6  False   True

然后您想知道该行中是否有任何东西是 nan，因此您想将其减少为单个布尔掩码。

df.shift().isnull().any(axis=1)

0     True
1    False
2     True
3     True
4    False
5    False
6     True
dtype: bool

然后只需删除列：

df.drop(df.shift().isnull().any(axis=1))

   a   b
2  1 NaN
3  2   2
4  3   3
5  3 NaN
6  4   4

【讨论】：

【解决方案2】：

是的，您可以创建一个掩码，通过组合 df.notnull 和 df.shift 来删除不需要的行：

notnull = df.notnull().all(axis=1)
df = df[notnull.shift(-1)]

【讨论】：

谢谢大家！我不知道 df.shift。很有用

【解决方案3】：

用 notnull 测试行是否为空：

In [11]: df.notnull()
Out[11]:
      a      b
0  True   True
1  True  False
2  True  False
3  True   True
4  True   True
5  True  False
6  True   True

In [12]: df.notnull().all(1)
Out[12]:
0     True
1    False
2    False
3     True
4     True
5    False
6     True
dtype: bool

In [13]: df[df.notnull().all(1)]
Out[13]:
   a  b
0  1  1
3  2  2
4  3  3
6  4  4

你可以下移看看上面的行是否为NaN：

In [14]: df.notnull().all(1).shift().astype(bool)
Out[14]:
0     True
1     True
2    False
3    False
4     True
5     True
6    False
dtype: bool

In [15]: df[df.notnull().all(1).shift().astype(bool)]
Out[15]:
   a   b
0  1   1
1  1 NaN
4  3   3
5  3 NaN

注意：您可以使用shift(-1) 向上移动。

【讨论】：