我有这个DataFrame,只想要EPS列不是的记录NaN:
>>> df
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
…例如df.drop(....)要得到这个结果的数据框:
STK_ID EPS cash
STK_ID RPT_Date
600016 20111231 600016 4.3 NaN
601939 20111231 601939 2.5 NaN
我怎么做?
不要drop
。就拿行,其中EPS
是有限的:
import numpy as np
df = df[np.isfinite(df['EPS'])]
我想删除列为空/nan的所有行。做这件事的有效方法是什么?
问题内容: 我有一个csv文件。我读了: 它的输出如下: 我想删除列为空/ NaN的所有行。什么是有效的方法? 问题答案: 使用带有参数的指定检查列S: 用另一种解决方案和: 另一种选择: 时机
我有这个,并且只需要列不是的记录: ...即。类似于的内容,以获取结果数据规则: 我该怎么做?
问题内容: 假设我有一个带有 的DataFrame : 我需要做的是用上方的同一列中NaN的第一个非NaN值替换每个值。假设第一行永远不会包含NaN。因此,对于前面的示例,结果将是 我可以遍历整个DataFrame的逐列,逐元素并直接设置值,但是是否有一种简单的方法(最佳无循环方法)来实现这一点? 问题答案: 你可以在上使用该方法,并将该方法指定为ffill(正向填充): 这个方法 将上一个有效观
问题内容: 给定此数据框,如何仅选择“ Col2”等于的行? 结果应该是这样的: 问题答案: 请尝试以下操作:
我有如下数据帧。 输入 输出 这怎么能在python中完成