从 Pandas DataFrame 列中删除空值
要根据特定列中的空值从 Pandas DataFrame 中删除行,请执行以下操作步骤:
1.识别列:
确定 DataFrame 中包含要删除的空值的列。在本例中,它是“EPS”列。
2.使用 dropna() 方法:
dropna() 方法允许您根据特定条件删除行。要删除“EPS”列为空的行,请使用以下语法:
df = df.dropna(subset=['EPS'])
3.可选:指定轴(行与列):
默认情况下,dropna() 删除具有空值的行。如果您想删除列,请指定 axis=1 作为附加参数:
df = df.dropna(subset=['EPS'], axis=1)
示例:
考虑问题中提供的 DataFrame:
df = pd.DataFrame({ 'STK_ID': [601166, 600036, 600016, 601009, 601939, 000001], 'EPS': [np.nan, np.nan, 4.3, np.nan, 2.5, np.nan], 'cash': [np.nan, 12, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan] })
应用 dropna() 方法会产生以下结果数据框:
df.dropna(subset=['EPS']) STK_ID EPS cash 0 600016 4.3 NaN 1 601939 2.5 NaN
以上是如何从 Pandas DataFrame 列中删除具有空值的行?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python的灵活性体现在多范式支持和动态类型系统,易用性则源于语法简洁和丰富的标准库。1.灵活性:支持面向对象、函数式和过程式编程,动态类型系统提高开发效率。2.易用性:语法接近自然语言,标准库涵盖广泛功能,简化开发过程。

Python因其简洁与强大而备受青睐,适用于从初学者到高级开发者的各种需求。其多功能性体现在:1)易学易用,语法简单;2)丰富的库和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多种操作系统上运行;4)适合脚本和自动化任务,提升工作效率。

可以,在每天花费两个小时的时间内学会Python。1.制定合理的学习计划,2.选择合适的学习资源,3.通过实践巩固所学知识,这些步骤能帮助你在短时间内掌握Python。

Python适合快速开发和数据处理,而C 适合高性能和底层控制。1)Python易用,语法简洁,适用于数据科学和Web开发。2)C 性能高,控制精确,常用于游戏和系统编程。

学习Python所需时间因人而异,主要受之前的编程经验、学习动机、学习资源和方法及学习节奏的影响。设定现实的学习目标并通过实践项目学习效果最佳。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。


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