如何刪除特定 Pandas DataFrame 欄位中缺少值的行？

刪除 Pandas DataFrame 特定欄位中缺失值的行

在資料分析中，經常需要處理缺失值。一項常見任務是刪除特定列中缺少值的行。例如，考慮以下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

要取得僅包含「EPS」列不為空的行的DataFrame，我們可以使用下列方法：

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

此表達式選擇「EPS」列不為空的所有行，並將結果指派給新的DataFrame df。結果如下：

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

透過使用 notna() 方法，我們可以有效過濾掉指定列中的缺失值，並建立一個僅包含感興趣的行的 DataFrame。

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