Comment supprimer des lignes avec des valeurs NaN d'une colonne Pandas DataFrame spécifique ?

Comment supprimer les valeurs NaN d'une colonne spécifique dans Pandas DataFrame

Lorsque vous travaillez avec Pandas DataFrames, il est essentiel de gérer efficacement les données manquantes. Une tâche courante consiste à supprimer les lignes dans lesquelles une colonne particulière contient des valeurs NaN.

Scénario :

Considérez le DataFrame suivant :

                   STK_ID  EPS  cash
STK_ID RPT_Date                   
601166 20111231  601166  NaN   NaN
600036 20111231  600036  NaN    12
600016 20111231  600016  4.3   NaN
601009 20111231  601009  NaN   NaN
601939 20111231  601939  2.5   NaN
000001 20111231  000001  NaN   NaN

L'objectif est de supprimer toutes les lignes où la colonne « EPS » contient des valeurs NaN, ce qui donne ce qui suit DataFrame :

                   STK_ID  EPS  cash
STK_ID RPT_Date                   
600016 20111231  600016  4.3   NaN
601939 20111231  601939  2.5   NaN

Solution :

Pour accomplir cette tâche, vous pouvez utiliser la méthode df.dropna(), qui supprime les lignes où n'importe quelle valeur dans la colonne spécifiée est NaN. Cependant, dans ce cas, vous souhaitez uniquement supprimer les lignes dont la colonne « EPS » contient NaN. Pour appliquer cela spécifiquement à la colonne 'EPS', utilisez le code suivant :

df = df[df['EPS'].notna()]

Ce code vérifie chaque ligne du DataFrame si la valeur de la colonne 'EPS' n'est pas NaN, et si elle l'est non, ça garde la rangée. Si c'est NaN, la ligne est supprimée. Le DataFrame résultant contiendra uniquement les lignes où la colonne « EPS » a des valeurs non NaN.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!