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python - 如何编写一个循环，在多个熊猫数据帧中删除 NaN 值

问题描述

我在 python 中编写了以下代码，以在单独的 dfs 中将多个 csv 文件读入 pandas：

dfs = []
for f in filenames:
    df = pd.read_csv(f, encoding= 'unicode_escape')
    dfs.append(df)

它工作得很好，我可以索引我创建的 dfs 对象来访问不同的数据框，如下所示：

dfs[0], dfs[1], etc

但是，数据帧中有 NaN 值，我正在尝试编写第二个循环来迭代并删除它们。我确信这会起作用，但是，它没有：

for df in dfs:
  df.dropna()

单元格运行了，但是当我调用 dfs[0] 时，NaN 仍然存在。这可能是因为数据框在列表中吗？注意，我想用 Nans 删除行，而不是列。

我将不胜感激任何帮助。谢谢！

标签： pythonpandasdataframefor-loopnan

解决方案

你需要重新分配它

for i in range(len(dfs)):
    dfs[i]=dfs[i].dropna()

或添加inplace 

for df in dfs:
  df.dropna(inplace=True)

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