如何只有当熊猫中的所有元素都是NAs在一个群中时才丢弃NAs？

Question

我有一张像这样的数据

import pandas as pd
import numpy as np

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

只有当group中的所有 values都是NAs时，我才想通过group删除Nas。我怎么能这么做？

预期产出：

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

Answer 1

您可以检查value是否为nan，并使用groupby().any()

fff = fff[(~fff['value'].isna()).groupby(fff['group']).transform('any')]

输出：

  group  value
0     a    1.0
1     a    2.0
2     a    NaN
3     b    1.0
4     b    2.0
5     b    3.0
6     b    4.0

Answer 2

用isna()创建一个布尔序列，然后在fff['group']上分组，transform用all，然后筛选出(排除)返回True的值

c = fff['value'].isna()
fff[~c.groupby(fff['group']).transform('all')]

  group  value
0     a    1.0
1     a    2.0
2     a    NaN
3     b    1.0
4     b    2.0
5     b    3.0
6     b    4.0

Answer 3

另一种选择：

fff["cases"] = fff.groupby("group").cumcount()
fff["null"] = fff["value"].isnull()
fff["cases 2"] = fff.groupby(["group","null"]).cumcount()
fff[~((fff["value"].isnull()) & (fff["cases"] == fff["cases 2"]))][["group","value"]]

输出：

    group   value
0   a       1.0
1   a       2.0
2   a       NaN
3   b       1.0
4   b       2.0
5   b       3.0
6   b       4.0