我有这个DataFrame
,只想要EPS
列不是NaN
的记录:
>>> df
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
…例如df.drop(....)
来获得这个结果数据帧:
STK_ID EPS cash
STK_ID RPT_Date
600016 20111231 600016 4.3 NaN
601939 20111231 601939 2.5 NaN
我该怎么做?
我知道这个问题已经得到了答案,但只是为了一个纯粹的熊猫解决这个具体问题,而不是从阿曼的一般描述(这是美妙的),如果有其他人发生这种情况:
这个问题已经解决了,但是。。。
…同时考虑Wouter在his original comment中提出的解决方案。处理丢失数据(包括
dropna()
)的能力显式内置于pandas中。除了可能比手动操作提高性能之外,这些功能还提供了多种可能有用的选项。还有其他选项(参见http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html上的文档),包括删除列而不是行。
很方便!
不要
drop
。只需在EPS
是有限的的地方取行:相关问题 更多 >
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