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代码实现一遍这个大佬的过程:https://amberwest.github.io/2019/03/05/%E5%88%A0%E9%99%A4DataFrame%E4%B8%AD%E6%9F%90%E5%88%97%E5%80%BC%E4%B8%BANaN%E7%9A%84%E8%AE%B0%E5%BD%95-%E8%A1%8C/

import pandas as pd
import numpy as np
input_rows = [[1,2,3], [2,3,4], [np.nan, 2, np.nan, 5], [np.nan, 5, 7]]
df = pd.DataFrame(input_rows, columns=['a', 'b', 'c', 'd'])

1.过滤某一列没有nan的数据。~取反
在这里插入图片描述

2.使用numpy.isnan
在这里插入图片描述
3.使用query
在这里插入图片描述

代码实现一遍这个大佬的过程:https://amberwest.github.io/2019/03/05/%E5%88%A0%E9%99%A4DataFrame%E4%B8%AD%E6%9F%90%E5%88%97%E5%80%BC%E4%B8%BANaN%E7%9A%84%E8%AE%B0%E5%BD%95-%E8%A1%8C/import pandas as pdimport numpy ...
关于dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)参数的说明: axis:默认是0,即删除。1或者columns则是删除列 how:删除方式。any删除至少有一个NaN/列;all删除全部都是NaN/列 thresh:阈值。int,删除/列至少有n个NaN值 subset:列表。columns或者index,只删除指定列/ 一、any:删除至少有一个NaN/列 #删除至少有一个NaN
=== 数据过滤获取 === 个人觉得并没有什么用,完全可以用切片或索引器代替 stu_info = pd.read_excel('student_info1.xlsx',sheetname='countif',index_col='学号').head(3) stu_info[stu_info.columns...
去除null、NaN 去除 dataframe 的 null 、 NaN 有方法 drop ,用 dataframe.na 找出带有 null、 NaN,用 drop 删除: df.na.drop()
您可以使用 pd.DataFrame.isnull() 或 pd.isnull() 函数来筛选出 pd.DataFrame nan。例如: import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [float('nan'), 5, 6], [7, 8, 9]]) # 使用 pd.DataFrame.isnull() 函数筛选出 nan nan_...
可以使用 Pandas 的 dropna() 方法来删除包含 NaN 值的。可以指定删除的列,然后将参数 'subset' 设置为该列名。以下是一个示例代码: ```python import pandas as pd # 创建一个包含 NaN 值的 DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 4, 6, 8, 10], 'C': [3, 6, None, 12, None]}) # 删除 C 列值为 NaN df = df.dropna(subset=['C']) print(df) A B C 0 1 2 3.0 1 2 4 6.0 3 4 8 12.0 在上面的示例,我们删除了 C 列值为 NaN,结果只保留了包含有效值的