我的数据框在每个类别下都有子类别(cat
, dog
, bird
),显示统计信息。如果行包含信息,我需要删除它们count
and freq
,并且只保留行sd
and mean
价值观。一些值是NaN
.
ValueError
出现在我的代码中。
df:
var stats A B C
cat mean 2 3 4
NaN sd 2 1 3
NaN count 5 2 6
NaN freq 3 1 19
dog mean 8 1 2
NaN sd 2 1 3
NaN count 4 6 1
NaN freq 3 1 19
bird mean 2 3 4
NaN sd 2 1 3
NaN count 5 2 6
NaN freq NaN NaN NaN
我的代码:
rows = ['count', 'freq']
df = [df.stats != rows]
预期结果
var stats A B C
cat mean 2 3 4
NaN sd 2 1 3
dog mean 8 1 2
NaN sd 2 1 3
bird mean 2 3 4
NaN sd 2 1 3
error:
File "pandas/_libs/lib.pyx", line 805, in pandas._libs.lib.vec_compare
(pandas/_libs/lib.c:14288)
ValueError: Arrays were different lengths: 819 vs 9
我不知道如何检查数组长度,但在我的 Excel 电子表格中,所有列和行都具有相同的长度。此错误是由我的数据中的 NaN/空单元格引起的吗?
Thanks!
!=
不会在这里工作。使用pd.Series.isin
获得一个掩码,然后您将用它来过滤数据帧。
m = ~df.stats.isin(['count', 'freq'])
print(m)
0 True
1 True
2 False
3 False
4 True
5 True
6 False
7 False
8 True
9 True
10 False
11 False
Name: stats, dtype: bool
print(df[m])
var stats A B C
0 cat mean 2.0 3.0 4.0
1 NaN sd 2.0 1.0 3.0
4 dog mean 8.0 1.0 2.0
5 NaN sd 2.0 1.0 3.0
8 bird mean 2.0 3.0 4.0
9 NaN sd 2.0 1.0 3.0
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