Pandas - 删除仅含NaN值的行

Question

我有一个数据表（DataFrame），里面有很多NaN值。我想删除那些包含太多NaN值的行；具体来说，就是7个或更多的NaN值。

我尝试了用dropna这个函数，但发现它会贪心地删除包含任何 NaN值的列或行。

这个问题（按行切片Pandas数据表）告诉我，如果我能先找出那些NaN值太多的行，然后就可以用一个简单的方式把它们全部删除。

df.drop(rows)

我知道可以用count函数来计算非空值的数量，然后从总数中减去，得到NaN值的数量（有没有更直接的方法来计算一行中的NaN值？）。不过，即便如此，我还是不太确定怎么写一个循环，逐行遍历这个数据表。

这里有一些伪代码，我觉得可能是个好方向：

### LOOP FOR ADDRESSING EACH row:
    m = total - row.count()
    if (m > 7):
        df.drop(row)

我对Pandas还很陌生，所以我很欢迎其他解决这个问题的方法；无论是简单的还是复杂的。

Answer 1

df.dropna 这个函数的可选参数 thresh 让你可以设置一个最小值，只有当一行中非空值的数量达到这个最小值时，这一行才会被保留下来。

df.dropna(thresh=df.shape[1]-7)

Answer 2

基本上，做这个的方式是先确定列的数量，然后设置一个最小的非空值数量，接着删除那些不符合这个条件的行：

df.dropna(thresh=(len(df) - 7))

可以查看 文档