删除Pandas中重复NaN值超过阈值的行

在Pandas中，要删除重复NaN值超过阈值的行，可以按照以下步骤进行操作：

导入Pandas库：

import pandas as pd

创建一个DataFrame对象，假设为df，包含需要处理的数据。
设置阈值，即重复NaN值的最大允许次数。假设阈值为2。
使用df.drop_duplicates()方法删除重复的行，并设置参数keep=False以删除所有重复行。

df.drop_duplicates(keep=False, inplace=True)

使用df.isnull()方法找到所有的NaN值，并计算每行中NaN值的数量。

nan_counts = df.isnull().sum(axis=1)

使用nan_counts和阈值进行筛选，找到超过阈值的行的索引。

threshold = 2
rows_to_drop = nan_counts[nan_counts > threshold].index

使用df.drop()方法删除超过阈值的行。

df.drop(rows_to_drop, inplace=True)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象，假设为df
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, None, 5],
                   'B': [None, None, None, 4, 5],
                   'C': [None, None, None, None, None]})

# 设置阈值
threshold = 2

# 删除重复行
df.drop_duplicates(keep=False, inplace=True)

# 计算每行中NaN值的数量
nan_counts = df.isnull().sum(axis=1)

# 找到超过阈值的行的索引
rows_to_drop = nan_counts[nan_counts > threshold].index

# 删除超过阈值的行
df.drop(rows_to_drop, inplace=True)

print(df)

这样，就可以删除Pandas中重复NaN值超过阈值的行了。

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