Suppression lignes NaN - Pandas

Bonjour !

J'ai un tableau avec des NaN dans certaines colonnes.
J'aimerais supprimer les lignes de mon dataset lorsqu'il y a 2 NaN dans la ligne (comme ici la première ligne par exemple).

Pièce jointe 590128

J'ai trouvé un moyen de supprimer une ligne lorsqu'il y a au moins un NaN dedans mais ce n'est pas vraiment ce que je veux faire :

Code:

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1 2 3 4 5

d_f = data[list_colonnes] index_with_nan = d_f.index[d_f.isnull().any(axis=1)] index_with_nan d_f.drop(index_with_nan,0, inplace=True) d_f

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Merci beaucoup pour votre aide !

J'ai essayé avec ça mais ça n'a pas l'air de fonctionner :

Code:

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d_f.dropna(thresh=2)

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Personne n'a d'idée ?

Bonjour,

je viens d'essayer, c'est bien la syntaxe d_f.dropna(thresh=2).

L'exemple donné dans la doc : https://pandas.pydata.org/pandas-doc...me.dropna.html

Ça permet bien de supprimer les lignes contenant au moins 2 NaN/NaT.

Il faudrait s'assurer que vos NaN sont bien de type float : float('nan'), np.nan
et non en str.

Car 'NaN' sera affiché pareil en print mais ne pourra pas être reconnu comme une valeur Not a Number.


Essayez cette syntaxe pour inspecter chaque type :

Code:

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pd.DataFrame([(type(c).__name__ for c in row) for i, row in d_f.iterrows()])

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qui devrait afficher un truc du genre :

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

0 1 2 0 int int float 1 int int float 2 str int float 3 int int float 4 int int float 5 float int float 6 int int float 7 int int float 8 int int float 9 int int float

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Si les éléments NaN sont indiqués str c'est qu'il faut les convertir au préalable en float.

Avec la syntaxe suivante :

Code:

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d_f.replace("NaN", np.nan)

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Bonjour !

Au final j'ai réussi à résoudre mon problème, il fallait juste écrire d_f = devant pour attribuer les nouvelles données à mon tableau.

Code:

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d_f = d_f.dropna(thresh=2)

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Merci pour votre aide !

Salut,

Citation:

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Envoyé par plikplak06

il fallait juste écrire d_f = devant pour attribuer les nouvelles données à mon tableau.

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Il fallait... non ajouter l'argument inplace=True à dropna l'aurait fait tout aussi bien. C'est comme pour tout les outils: lire le mode d'emploi est une étape nécessaire.

- W