從 Pandas DataFrame 中刪除具有 NaN 值的行
Pandas DataFrame 可以包含表示為 NaN 的缺失值。這可能會給操作數據帶來挑戰。本文說明如何有效刪除特定列包含 NaN 值的行。
問題：
考慮以下DataFrame，我們只想保留' EPS 的專欄不是NaN:
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
解決方案：
要刪除「EPS」欄位中具有NaN值的行，我們可以使用 notna() 函數。此函數建立一個布林掩碼，其中 True 表示非 NaN 值。
df = df[df['EPS'].notna()]
此操作將只選擇'EPS' 不為NaN 的行，從而產生以下DataFrame：
STK_ID EPS cash STK_ID RPT_Date 600016 20111231 600016 4.3 NaN 601939 20111231 601939 2.5 NaN
透過使用notna() 函數，我們可以有效過濾掉指定列中包含NaN 值的行。
以上是如何刪除特定 Pandas DataFrame 欄位中具有 NaN 值的行？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
