保留NaN值并删除非missing值

Question

我有一个DataFrame，当一个特定变量有一个NaN值时，我希望在其中保留行，并删除非missing值。

示例：

    ticker  opinion  x1       x2  
    aapl    GC       100      70  
    msft    NaN      50       40  
    goog    GC       40       60  
    wmt     GC       45       15  
    abm     NaN      80       90  

在上面的数据框中，我想删除所有没有缺少意见的观察（因此，我想删除ticker为aapl、goog和wmt的行）。

熊猫体内有什么与.dropna()相反的东西吗？

Answer 1

使用列上的^{}查找缺少的值并使用结果索引。

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'ticker': ['aapl', 'msft', 'goog'],
                     'opinion': ['GC', nan, 'GC'],
                     'x1': [100, 50, 40]})

data = data[pd.isnull(data['opinion'])]