python - 删除行和 ValueError 数组的长度不同

Question

我的数据框有子类别，在每个类别(cat、dog、bird)下，会显示统计信息。如果行包含 count 和 freq 中的信息，我需要删除这些行，并且只保留包含 sd 和 mean 的行> 值(value)观。一些值为 NaN。

ValueError 发生在我的代码中。

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

错误:

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

我不确定如何检查数组长度，但在我的 Excel 电子表格中，所有列和行的长度都相同。此错误是由我的数据中的 NaN/空单元格引起的吗？

谢谢!

Answer 1

!= 在这里不起作用。使用 pd.Series.isin 获取一个掩码，然后您将使用它来过滤您的数据帧。

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