特定の Pandas DataFrame 列から 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 の特定の列から NaN 値を削除する方法

Pandas DataFrame を使用する場合、欠損データを効果的に処理することが重要です。一般的なタスクの 1 つは、特定の列に NaN 値が含まれる行を削除することです。

シナリオ:

次のデータフレームを考えてみましょう:

                   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

目標は、「EPS」列に NaN 値が含まれるすべての行を削除することです。その結果、次のようになります。 DataFrame:

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

Solution:

このタスクを実行するには、任意の値が含まれる行を削除する df.dropna() メソッドを使用できます。指定された列は NaN です。ただし、この場合は、「EPS」列に NaN が含まれる行のみを削除する必要があります。これを特に「EPS」列に適用するには、次のコードを使用します。

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

このコードは、「EPS」列の値が NaN ではないか、NaN であるかどうかを DataFrame の各行でチェックします。そうではなく、行が維持されます。 NaN の場合、行は削除されます。結果のデータフレームには、「EPS」列に非 NaN 値が含まれる行のみが含まれます。

以上が特定の Pandas DataFrame 列から NaN 値を含む行を削除するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。