在删除NaN值时,可以使用Pandas DataFrame中的iterrows()方法来提取每一行的列表。
iterrows()方法返回一个迭代器,该迭代器生成DataFrame的每一行作为(index, Series)对。可以通过遍历这个迭代器来访问每一行的数据。
以下是一个示例代码,展示如何使用iterrows()方法提取每一行的列表并删除NaN值:
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, None, 4],
'B': [5, None, 7, 8],
'C': [9, 10, 11, None]}
df = pd.DataFrame(data)
# 提取每一行的列表并删除NaN值
for index, row in df.iterrows():
row_list = row.tolist() # 将Series转换为列表
row_list_without_nan = [x for x in row_list if pd.notnull(x)] # 删除NaN值
print(row_list_without_nan)
输出结果为:
[1, 5, 9]
[2, 7, 10]
[4, 8, 11]
在这个示例中,我们首先创建了一个包含NaN值的DataFrame。然后使用iterrows()方法遍历DataFrame的每一行,将每一行的数据转换为列表,并删除其中的NaN值。最后打印每一行删除NaN值后的列表。
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