NA値をフィルタリングして新しいDataFrameに追加する方法

Question

私は入力データセットを.csv形式で持っています。これはPythonで入力しようとしていて、データ解析を行います。サンプル形式は次のとおりです。

col1 col2 col3 col4 col5 
1  0  0  1  NA 
2  3  5  1  NA 
1  1  4  6  NA 
7  8  9  1  1 
12  13  0  34  5 
4  5  6  1  2 

ここに表示される列5にはNA値があります。 NA値を持つすべての行をこのデータフレームから削除し、新しいデータフレームにコピーして、結果のデータフレームが次のようになるように、このNA値のみをフィルタリングする必要があります。

NA値を持つデータフレーム：

NA値なし

col1 col2 col3 col4 col5 
    1  0  0  1  NA 
    2  3  5  1  NA 
    1  1  4  6  NA 

DATAFRAME：

col1 col2 col3 col4 col5 
    7  8  9  1  1 
    12  13  0  34  5 
    4  5  6  1  2 

が、私は私のさらなる分析に使用される、上記のように2つのデータフレームを、取得する必要があります。私はこれらのメソッドをプログラム的に実装するためにpython - pandasコードを探しています。誰かが私にこれを助けることができますか？

Answer 1

それを読んだ後、あなたのCOL5は本物NaNではなく、文字列NAが含まれている、あなたは、単に彼らがdfから選択する場合はnullているかどうかにかかわらず使用できると仮定すると：

>>> key = df["col5"].isnull() 
>>> df_NA = df.loc[key] 
>>> df_notNA = df.loc[~key] 
>>> df_NA 
    col1 col2 col3 col4 col5 
0  1  0  0  1 NaN 
1  2  3  5  1 NaN 
2  1  1  4  6 NaN 
>>> df_notNA 
    col1 col2 col3 col4 col5 
3  7  8  9  1 1.0 
4 12 13  0 34 5.0 
5  4  5  6  1 2.0 

また、あなたが使用することができます行き過ぎここにはなく、単に2よりも考慮すべき多くの例がある場合にうまく動作かもしれませんgroupby、：

>>> dfs = dict(list(df.groupby(df["col5"].isnull()))) 
>>> dfs[False] 
    col1 col2 col3 col4 col5 
3  7  8  9  1 1.0 
4 12 13  0 34 5.0 
5  4  5  6  1 2.0 
>>> dfs[True] 
    col1 col2 col3 col4 col5 
0  1  0  0  1 NaN 
1  2  3  5  1 NaN 
2  1  1  4  6 NaN