polars.LazyFrame.drop_nulls

LazyFrame.drop_nulls(
    subset: ColumnNameOrSelector | Collection[ColumnNameOrSelector] | None = None,
) → LazyFrame

Удаляет все строки, содержащие одно или несколько значений null.

Исходный порядок оставшихся строк сохраняется.

движок:В памятиПотоковыйРаспределённый

См. также

drop_nans

Примечания

Значение null — это не то же самое, что значение NaN. Чтобы удалить значения NaN, используйте drop_nans().

Примеры

>>> lf = pl.LazyFrame(
...     {
...         "foo": [1, 2, 3],
...         "bar": [6, None, 8],
...         "ham": ["a", "b", None],
...     }
... )

По умолчанию этот метод удаляет строки, в которых хотя бы одно значение равно null:

>>> lf.drop_nulls().collect()
shape: (1, 3)
┌─────┬─────┬─────┐
│ foo ┆ bar ┆ ham │
│ --- ┆ --- ┆ --- │
│ i64 ┆ i64 ┆ str │
╞═════╪═════╪═════╡
│ 1   ┆ 6   ┆ a   │
└─────┴─────┴─────┘

Это поведение можно ограничить подмножеством столбцов, заданным по имени или с помощью селектора. Например, удаление строк, если значение null есть в любом из целочисленных столбцов:

>>> import polars.selectors as cs
>>> lf.drop_nulls(subset=cs.integer()).collect()
shape: (2, 3)
┌─────┬─────┬──────┐
│ foo ┆ bar ┆ ham  │
│ --- ┆ --- ┆ ---  │
│ i64 ┆ i64 ┆ str  │
╞═════╪═════╪══════╡
│ 1   ┆ 6   ┆ a    │
│ 3   ┆ 8   ┆ null │
└─────┴─────┴──────┘

Чтобы удалять строку только в том случае, если все значения равны null, требуется другая формулировка:

>>> lf = pl.LazyFrame(
...     {
...         "a": [None, None, None, None],
...         "b": [1, 2, None, 1],
...         "c": [1, None, None, 1],
...     }
... )
>>> lf.filter(~pl.all_horizontal(pl.all().is_null())).collect()
shape: (3, 3)
┌──────┬─────┬──────┐
│ a    ┆ b   ┆ c    │
│ ---  ┆ --- ┆ ---  │
│ null ┆ i64 ┆ i64  │
╞══════╪═════╪══════╡
│ null ┆ 1   ┆ 1    │
│ null ┆ 2   ┆ null │
│ null ┆ 1   ┆ 1    │
└──────┴─────┴──────┘