특정 Pandas DataFrame 열에서 NaN 값이 있는 행을 제거하는 방법은 무엇입니까?

Pandas DataFrame의 특정 열에서 NaN 값을 제거하는 방법

Pandas DataFrames로 작업할 때 누락된 데이터를 효과적으로 처리하는 것이 중요합니다. 일반적인 작업 중 하나는 특정 열에 NaN 값이 포함된 행을 제거하는 것입니다.

시나리오:

다음 DataFrame을 고려하세요.

                   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

목표는 'EPS' 열에 NaN 값이 포함된 모든 행을 제거하여 다음과 같은 결과를 얻는 것입니다. DataFrame:

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

솔루션:

이 작업을 수행하려면 df.dropna() 메서드를 사용하면 됩니다. 이 메서드는 값이 있는 행을 삭제합니다. 지정된 열에 NaN이 있습니다. 그러나 이 경우 'EPS' 열에 NaN이 포함된 행만 제거하려고 합니다. 이를 구체적으로 'EPS' 열에 적용하려면 다음 코드를 사용하세요.

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

이 코드는 'EPS' 열의 값이 NaN이 아닌지, NaN이 아닌지 DataFrame의 각 행을 확인합니다. 아니요, 행을 유지합니다. NaN인 경우 행을 삭제합니다. 결과 DataFrame에는 'EPS' 열에 NaN이 아닌 값이 있는 행만 포함됩니다.

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