Pandas: 仅在DataFrame开头和结尾删除NaN

在本文中，我们将介绍如何操作Pandas，以便仅删除DataFrame开头和结尾中的NaN值。通常情况下，我们可能需要手动循环和检查，但是有一个更快速、更可靠的方法可以帮助我们完成此任务。我们将首先介绍如何检查DataFrame的起始和结束值，并删除它们。
阅读更多：Pandas 教程

检查DataFrame值

在开始删除NaN之前，最好先了解DataFrame中NaN值的情况。以下是一个示例DataFrame：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, np.nan, 5],
                   'B': [np.nan, 5, 6, np.nan, 8],
                   'C': [10, 20, 30, 40, 50]})
print(df)

输出结果如下所示：

     A    B   C
0  1.0  NaN  10
1  2.0  5.0  20
2  NaN  6.0  30
3  NaN  NaN  40
4  5.0  8.0  50

我们可以使用df.head()和df.tail()函数来检查DataFrame的开始和结束值。例如，df.head(1)将返回DataFrame的前1行，而df.tail(1)将返回DataFrame的最后1行。

删除起始或结束值的NaN

一旦检查了DataFrame的起始和结束值，我们可以使用以下代码删除这些位置的NaN：

df = df.dropna(how='all', subset=df.columns[1:-1])
print(df)

在这里，我们使用df.columns[1:-1]来加载DataFrame中除第一列和最后一列之外的所有列。how='all'参数用于指定仅当整行都为NaN时才删除该行。
输出结果如下所示：

     A    B   C
1  2.0  5.0  20
2  NaN  6.0  30
3  NaN  NaN  40
4  5.0  8.0  50

结果DataFrame删除了开头和结尾的空行，但保留了列。如果需要删除更多列，只需更改df.columns[1:-1]的内容即可。

总结

在本文中，我们介绍了如何仅删除开头和结尾的NaN值，而不影响DataFrame中的其他值。我们使用了df.head()和df.tail()函数来检查起始和结束值，并使用df.dropna()函数删除包含NaN的起始和结束行。这是一种简单、快速和可靠的方法来处理NaN在DataFrame中的存在。