Pandas -如何在组中删除nan行，但仅当有多行时

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。在处理数据时，经常会遇到需要删除包含NaN值的行的情况。下面是如何在组中删除NaN行的方法，但仅当有多行时：

1. 首先，导入pandas库并读取数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

1. 接下来，使用groupby方法将数据按照某一列进行分组：

grouped = df.groupby('group_column')

这里的group_column是你要按照哪一列进行分组的列名。

1. 然后，使用apply方法对每个组应用一个自定义的函数，该函数用于删除包含NaN值的行，但仅当有多行时：

def remove_nan_rows(group):
    if len(group) > 1:
        return group.dropna()
    else:
        return group

new_df = grouped.apply(remove_nan_rows)

在这个自定义函数中，我们首先判断组内的行数是否大于1，如果是，则使用dropna方法删除包含NaN值的行；如果不是，则保留原始的行。

1. 最后，new_df即为删除了NaN行的结果数据集。

这是一个基本的方法来在组中删除NaN行，但仅当有多行时。根据具体的数据集和需求，你可能需要进行一些调整和优化。关于Pandas的更多用法和功能，请参考腾讯云的Pandas产品介绍。