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

Pandas DataFrame-Zeilen mit fehlenden Werten in einer bestimmten Spalte löschen

Bei der Datenanalyse ist es oft notwendig, mit fehlenden Werten umzugehen. Eine häufige Aufgabe besteht darin, Zeilen mit fehlenden Werten in einer bestimmten Spalte zu entfernen. Betrachten Sie beispielsweise den folgenden DataFrame:

                 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

Um einen DataFrame nur mit Zeilen zu erhalten, in denen die Spalte „EPS“ nicht null ist, können wir die folgende Methode verwenden:

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

Dieser Ausdruck wählt alle Zeilen aus, in denen die Spalte „EPS“ nicht null ist, und weist das Ergebnis dem neuen DataFrame df zu. Das Ergebnis ist wie folgt:

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

Durch die Verwendung der notna()-Methode können wir fehlende Werte in der angegebenen Spalte effektiv herausfiltern und einen DataFrame erstellen, der nur die Zeilen von Interesse enthält.

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