如何删除Pandas DataFrame中含缺失值的行？

我正在处理一个Pandas DataFrame，其中部分行存在无值情况（如下方DataFrame的第21行）。示例仅展示了一行全无值的情况，但实际数据中有大量行存在至少一列无值的情况，我希望删除这类至少有一列无值的行。

df

    Thick   Max     Mean
19  0.7889  8172.58 2197.091
20  1.0603  9366.3  2781.3216
21  '-        '-       '- 
22  1.0577  9347.46 2774.4086
23  0.8125  8243.45 2241.2326
24  0.924   8461.7  2484.9097

解决方案 #

你的DataFrame里的缺失值用'-标记，并非Pandas默认识别的NaN，需要先转换为标准缺失值，再删除含缺失值的行：

1. 替换自定义缺失值为标准缺失值
   用replace()方法把所有'-替换成pd.NA：

   import pandas as pd
   
   df = df.replace("'-", pd.NA)
   

2. 删除含至少一个缺失值的行
   使用dropna()方法，默认参数how='any'会删除所有存在缺失值的行：

   df_cleaned = df.dropna()
   

也可以合并为一行代码完成操作：

df_cleaned = df.replace("'-", pd.NA).dropna()

执行后，所有含缺失值的行都会被移除，得到无缺失值的干净DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Urvesh