DataFrameから条件を満たした行を抽出する

Question

ある特定列の数字がnullでない行を抽出したいと思いますが、うまくいきません。

DataFrameであるdfリストのSurvived列には、0,1,nullが格納されています。
Survivedがnullでないほかの全行を抽出したいと考えています。

df = df['Survived'] != null

Survivedがnullでない行をdfへ代入すればよいのか？と考えています。

上記のコードしか思い浮かびません。

よろしくお願いします。

Comments

[meg_]

nullではなく、例えば「1」の抽出は出来ますか？

[kodenkoden]

できません。
条件に合う行の抽出自体わかりません。
ただ、nullとnull以外どちらでも抽出できるようになりたいと考えています。

Answer 1

NULLもしくはNULL以外の行の抽出が目標となると、以下のようなものはいかがで
しょうか。
dropna():NaN値を含む行（もしくは列）を削除したデータフレームを取得。axis = 0 or 1 で行の削除か列の削除を選択。
isnull():NaN値の有無に関するTrue or False (bool) を取得

import pandas as pd
import numpy as np

# サンプルデータフレーム
df = pd.DataFrame({"Survived": [0,1,np.nan],
                   "feature_1": [1,2,3]})

df_withoutNaN = df.dropna(axis=0) # NaN値を含まない行を取得
df_withNaN = df[df["Survived"].isnull()] # NaN値を含む行の取得

Comments

[kodenkoden]

ありがとうございます。
解決できました。
isnullはわかっていたのですが、
df["Survived"].isnull()の外側にさらに[]をつけることをわかっていませんでした。
わかりやすい解答ありがとうございました。

Answer 2

df[~df['Survived'].isnull()]

Comments

[kodenkoden]

ありがとうございました。
問題解決できるご回答だったのですが、rHiramotoさんの回答にコメントまであったので、
rHiramotoさんの回答をベストアンサーにさせていただきました。
ただ、私が質問後、すぐにご対応いただけたことは、大変感謝しています。

今後も何度も質問することになると思いますので、今後もよろしくお願いいたします。