特定の Pandas DataFrame 列の NaN 値を含む行を削除するにはどうすればよいですか?

Pandas DataFrame から NaN 値を含む行を削除する

Pandas DataFrame には、NaN として表される欠損値を含めることができます。これにより、データを操作する際に問題が生じる可能性があります。この記事では、特定の列に NaN 値が含まれる行を効率的に削除する方法について説明します。

問題:

次のデータフレームで、' が含まれる行のみを保持したいと考えます。 EPSの列はそうではありません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

解決策:

「EPS」列の NaN 値を持つ行を削除するには、notna() 関数を利用できます。この関数は、True が NaN 以外の値を表すブール マスクを作成します。

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

この操作では、'EPS' が NaN ではない行のみが選択され、次の DataFrame が生成されます:

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

notna() 関数を使用すると、指定された列に NaN 値を含む行が効果的に除外されます。

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