python pandas筛选数据_Python pandas从字符串列的数据选择中筛选出nan

放下它们：nms.dropna(thresh=2)

这将删除至少有两个非-NaN的所有行。

然后您可以删除名称所在的位置NaN：In [87]:

nms

Out[87]:

movie name rating

0 thg John 3

1 thg NaN 4

3 mol Graham NaN

4 lob NaN NaN

5 lob NaN NaN

[5 rows x 3 columns]

In [89]:

nms = nms.dropna(thresh=2)

In [90]:

nms[nms.name.notnull()]

Out[90]:

movie name rating

0 thg John 3

3 mol Graham NaN

[2 rows x 3 columns]

编辑

实际上，查看您最初想要的内容，就可以在不使用dropna调用的情况下执行此操作：nms[nms.name.notnull()]

更新

3年后再看这个问题，有一个错误，首先^{}arg查找至少n个非NaN值，因此实际上输出应该是：In [4]:

nms.dropna(thresh=2)

Out[4]:

movie name rating

0 thg John 3.0

1 thg NaN 4.0

3 mol Graham NaN

可能是我3年前就搞错了，或者是我运行的熊猫版本有错误，这两种情况都是完全可能的。