Rimuovi righe con NaN da dataframe Pandas

Indice dei contenuti:

1. Introduzione
2. Importare la libreria Pandas
3. Creare un dataframe di esempio
4. Rimuovere righe con valori NaN
   • Rimuovere tutte le righe con valori NaN
   • Rimuovere righe con valori NaN in una specifica colonna
   • Utilizzare la funzione notna per mantenere solo i valori non NaN
   • Utilizzare la funzione notnull per mantenere solo i valori non nulli
5. Rimuovere righe con tutti i valori NaN
   • Utilizzare la funzione notna e any per mantenere solo le righe con almeno un valore valido
   • Utilizzare la funzione notnull e any per mantenere solo le righe con almeno un valore non nullo
6. Mantenere solo le righe con un numero specifico di valori non NaN
7. Conclusioni
8. Risorsa: Tutorial approfondito su come rimuovere righe con valori NaN

📋 Introduzione

Questo video spiega come rimuovere le righe che contengono valori NaN in un dataframe Pandas utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Senza ulteriori indugi, passiamo al codice Python.

📚 Importare la libreria Pandas

Per prima cosa, è necessario importare la libreria Pandas. Di seguito è riportato il codice:

import pandas as pd

🎯 Creare un dataframe di esempio

Successivamente, è necessario creare un dataframe di esempio utilizzando il costruttore di dataframe. Dopo aver eseguito le seguenti righe di codice, verrà creato un nuovo dataframe chiamato "Data" e stampato utilizzando la funzione print.

data = pd.DataFrame({'X1': [1, 2, 3, np.nan, 5, 6],
                     'X2': [7, 8, np.nan, 10, 11, 12],
                     'X3': [13, 14, 15, 16, np.nan, 18]})
print(data)

Il dataframe "Data" contiene sei righe e tre colonne (X1, X2, X3). Alcune celle contengono valori NaN.

❌ Rimuovere righe con valori NaN

È possibile rimuovere tutte le righe del dataframe che contengono almeno un valore NaN utilizzando la funzione dropna. Di seguito è riportato il codice:

data1 = data.dropna()
print(data1)

Dopo aver eseguito il codice, verrà creato un nuovo dataframe chiamato "Data1" che contiene solo le righe non NaN del dataframe originale.

Ecco alcuni esempi di come rimuovere solo le righe che contengono valori NaN in una colonna specifica:

❌ Rimuovere righe con valori NaN in una specifica colonna

Per rimuovere solo le righe che contengono valori NaN nella colonna "X2", è possibile utilizzare la funzione dropna con l'argomento subset. Di seguito è riportato il codice:

data2a = data.dropna(subset=['X2'])
print(data2a)

Dopo aver eseguito il codice, verrà creato un nuovo dataframe chiamato "Data2A" che contiene solo le righe con valori non NaN nella colonna "X2".

In alternativa, è possibile utilizzare la funzione notna per mantenere solo i valori non NaN nella colonna "X2". Di seguito è riportato il codice:

data2b = data[data['X2'].notna()]
print(data2b)

Dopo aver eseguito il codice, verrà creato un nuovo dataframe che contiene solo le righe con valori non NaN nella colonna "X2".

Inoltre, è possibile utilizzare la funzione notnull per lo stesso scopo. Di seguito è riportato il codice:

data2c = data[data['X2'].notnull()]
print(data2c)

Il dataframe risultante è identico al dataframe precedentemente creato utilizzando la funzione dropna.

❌ Rimuovere righe con tutti i valori NaN

È anche possibile rimuovere solo le righe che contengono valori NaN in tutte le colonne utilizzando la funzione dropna con l'argomento how='all'. Di seguito è riportato il codice:

data3 = data.dropna(how='all')
print(data3)

Dopo aver eseguito il codice, verrà creato un nuovo dataframe chiamato "Data3" che contiene solo le righe con almeno un valore non NaN.

In alternativa, è possibile utilizzare la funzione notna e any per mantenere solo le righe con almeno un valore valido. Di seguito è riportato il codice:

data4a = data[data.notna().any(axis=1)]
print(data4a)

Il dataframe risultante contiene gli stessi valori del dataframe precedentemente creato utilizzando la funzione dropna, ma con una sintassi leggermente diversa.

Inoltre, è possibile utilizzare la funzione notnull e any per lo stesso scopo. Di seguito è riportato il codice:

data4b = data[data.notnull().any(axis=1)]
print(data4b)

Il dataframe risultante è identico al dataframe precedentemente creato utilizzando la funzione dropna.

✅ Mantenere solo le righe con un numero specifico di valori non NaN

È possibile specificare il numero desiderato di valori non NaN che devono essere presenti nelle righe che si desidera mantenere. Per fare ciò, è necessario utilizzare la funzione dropna con l'argomento thresh impostato sul numero desiderato. Di seguito è riportato il codice:

data5 = data.dropna(thresh=2)
print(data5)

Dopo aver eseguito il codice, verrà creato un nuovo dataframe chiamato "Data5" che contiene solo le righe con almeno due valori validi.

🔚 Conclusioni

In questo video è stato spiegato come rimuovere le righe che contengono valori NaN in un dataframe Pandas utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Spero che queste informazioni ti siano state utili!

Se desideri approfondire argomenti correlati, puoi visitare il mio sito web statisticsglobe.com, dove ho pubblicato di recente un tutorial dettagliato su questo argomento. Troverai il link al tutorial nella descrizione di questo video.

Grazie per la visione e se hai domande, lascia un commento qui sotto. Cercherò di rispondere a tutti i commenti il prima possibile. Assicurati di iscriverti al mio canale YouTube per essere sempre aggiornato sui miei nuovi video. Ho già pubblicato oltre 500 video su questo canale e ne pubblico di nuovi ogni giorno. A presto!

⭐️ Punti salienti

• È possibile utilizzare la funzione dropna per rimuovere le righe con valori NaN in un dataframe Pandas.
• È possibile specificare una colonna specifica utilizzando l'argomento subset nel metodo dropna.
• È possibile mantenere solo i valori non NaN utilizzando le funzioni notna e notnull.
• È possibile rimuovere solo le righe con valori NaN in tutte le colonne utilizzando l'argomento how='all' nel metodo dropna.
• È possibile specificare il numero desiderato di valori non NaN utilizzando l'argomento thresh nel metodo dropna.

📚 Risorse:

• Tutorial approfondito su come rimuovere righe con valori NaN: statisticsglobe.com/tutorial

⚙️ FAQ

Q: Come rimuovere le righe che contengono valori NaN in un dataframe? A: Puoi utilizzare la funzione dropna nel modulo Pandas per rimuovere le righe con valori NaN. Questo può essere fatto con o senza specificare una colonna specifica utilizzando l'argomento subset. Inoltre, puoi utilizzare le funzioni notna o notnull per mantenere solo i valori non NaN.

Q: Posso rimuovere solo le righe con valori NaN in una specifica colonna? A: Sì, puoi utilizzare l'argomento subset nella funzione dropna per specificare una colonna specifica in cui cercare valori NaN. Solo le righe con valori NaN nella colonna specificata verranno rimosse.

Q: Come posso mantenere solo le righe con almeno un valore non NaN? A: Puoi utilizzare le funzioni notna o notnull per mantenere solo i valori non NaN in un dataframe. Queste funzioni creano una maschera booleana che può essere utilizzata per selezionare solo le righe con almeno un valore non NaN.

Q: Come posso rimuovere solo le righe con valori NaN in tutte le colonne? A: Utilizzando l'argomento how='all' nella funzione dropna, puoi rimuovere solo le righe che contengono valori NaN in tutte le colonne. Solo le righe con almeno un valore non NaN verranno mantenute.

**Q: Posso specificare il numero desiderato di valori non NaN da mantenere nelle righe? A: Sì, puoi utilizzare l'argomento thresh nella funzione dropna per specificare il numero desiderato di valori non NaN. Solo le righe con almeno il numero specificato di valori non NaN verranno mantenute, mentre le altre saranno rimosse.