我正在处理几个出租车数据集。我使用pandas将所有数据集连接成一个单独的数据帧。
我的数据帧看起来像这样。
675 1039 #and rest 125 taxis
longitude latitude longitude latitude
date
2008-02-02 13:31:21 116.56359 40.06489 Nan Nan
2008-02-02 13:31:51 116.56486 40.06415 Nan Nan
2008-02-02 13:32:21 116.56855 40.06352 116.58243 39.6313
2008-02-02 13:32:51 116.57127 40.06324 Nan Nan
2008-02-02 13:33:21 116.57120 40.06328 116.55134 39.6313
2008-02-02 13:33:51 116.57121 40.06329 116.55126 39.6123
2008-02-02 13:34:21 Nan Nan 116.55134 39.5123
其中675、1039是出租车的ID。总共有127辆出租车的纬度和经度对应。
我有几种方法可以提取行中的非空值。
df.ix[k,df.columns[np.isnan(df.irow(0))!=1]]
(or)
df.irow(0)[np.isnan(df.irow(0))!=1]
(or)
df.irow(0)[np.where(df.irow(0)[df.columns].notnull())[0]]
任何上述命令都会返回以下结果:
675 longitude 116.56359
latitude 40.064890
4549 longitude 116.34642
latitude 39.96662
Name: 2008-02-02 13:31:21
现在我想从前几行(比如从第1行到第6行)中提取所有非空值。
我应该怎么做呢?
我可以使用循环来实现。但我希望有一种不使用循环的方法。
欢迎任何帮助和建议。 谢谢!:)