Wie entferne ich Zeilen mit NaN-Werten in einer bestimmten Pandas DataFrame-Spalte?

Zeilen mit NaN-Werten aus einem Pandas-DataFrame entfernen

Ein Pandas-DataFrame kann fehlende Werte enthalten, die als NaN dargestellt werden. Dies kann bei der Manipulation von Daten zu Herausforderungen führen. In diesem Artikel geht es darum, wie man effizient Zeilen entfernt, in denen eine bestimmte Spalte NaN-Werte enthält.

Problem:

Betrachten Sie den folgenden DataFrame, in dem wir nur Zeilen behalten möchten, in denen das „ Die EPS-Spalte ist nicht vorhanden 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

Lösung:

Um Zeilen mit NaN-Werten in der Spalte „EPS“ zu entfernen, können wir die Funktion notna() verwenden. Diese Funktion erstellt eine boolesche Maske, in der „True“ Nicht-NaN-Werte darstellt.

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

Dieser Vorgang wählt nur die Zeilen aus, in denen „EPS“ nicht NaN ist, was zu dem folgenden DataFrame führt:

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

Durch die Verwendung der Funktion notna() filtern wir effektiv die Zeilen heraus, die NaN-Werte in der angegebenen Spalte enthalten.

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