2024-05-16 18:06:00 发布
网友
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?
.dropna()
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'])]
使用列上的^{} 查找缺少的值并使用结果索引。
相关问题 更多 >
编程相关推荐